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Enregistrement W4393968636 · doi:10.1051/0004-6361/202450198

SpectroTranslator: Deep-neural network algorithm for homogenising spectroscopic parameters

2024· preprint· en· W4393968636 sur OpenAlexfundno aff
Guillaume F. Thomas, G. Battaglia, F. Gran, Emma Fernández-Alvar, M. Tsantaki, E. Pancino, V. Hill, G. Kordopatis, Carme Gallart, Alessio Turchi, T. Masseron

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryAustralian Astronomical Optics-MacquarieResearch Executive AgencySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoAgence Nationale de la RechercheUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameEuropean Regional Development FundCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonEuropean Space AgencyJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityAgencia Estatal de InvestigaciónYale UniversityHORIZON EUROPE Framework ProgrammeMax-Planck-Institut für AstrophysikEuropean Commission
Mots-clésArtificial neural networkAlgorithmComputer scienceDeep neural networksArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context . In modern Galactic astronomy, stellar spectroscopy plays a pivotal role in complementing large photometric and astrometric surveys and enabling deeper insights to be gained into the chemical evolution and chemo-dynamical mechanisms at play in the Milky Way and its satellites. Nonetheless, the use of different instruments and dedicated pipelines in various spectroscopic surveys can lead to differences in the derived spectroscopic parameters. Aims . Efforts to homogenise these surveys onto a common scale are essential to maximising their scientific legacy. To this aim, we developed the S PECTRO T RANSLATOR , a data-driven deep neural network algorithm that converts spectroscopic parameters from the base of one survey (base A) to that of another (base B). Methods . S PECTRO T RANSLATOR is comprised of two neural networks: an intrinsic network, where all the parameters play a role in computing the transformation, and an extrinsic network, where the outcome for one of the parameters depends on all the others, but not the reverse. The algorithm also includes a method to estimate the importance that the various parameters play in the conversion from base A to B. Results . To demonstrate the workings of the algorithm, we applied it to transform effective temperature, surface gravity, metallicity, [Mg/Fe], and line-of-sight velocity from the base of GALAH DR3 into the APOGEE-2 DR 17 base. We demonstrate the efficiency of the S PECTRO T RANSLATOR algorithm to translate the spectroscopic parameters from one base to another, directly using parameters by the survey teams. We were able to achieve a similar performance than previous works that have performed a similar type of conversion but using the full spectrum, rather than the spectroscopic parameters. This allowed us to reduce the computational time and use the output of pipelines optimised for each survey. By combining the transformed GALAH catalogue with the APOGEE-2 catalogue, we studied the distribution of [Fe/H] and [Mg/Fe] across the Galaxy and we found that the median distribution of both quantities present a vertical asymmetry at large radii. We attribute it to the recent perturbations generated by the passage of a dwarf galaxy across the disc or by the infall of the Large Magellanic Cloud. Conclusions . Several aspects still need to be refined, such as the question of the optimal way to deal with regions of the parameter space meagrely populated by stars in the training sample. However, S PECTRO T RANSLATOR has already demonstrated its capability and is poised to play a crucial role in standardising various spectroscopic surveys onto a unified framework.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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