Uncertainty quantification for fast reconstruction methods using augmented equivariant bootstrap: Application to radio interferometry

要約

スクエアキロメートルアレイのような次世代電波干渉計の出現は、私たちの電波天文学観測能力に革命をもたらすことを約束します。
これらのデバイスが生成する前例のない量のデータには、不適切な位置の無線干渉イメージングの問題を解決するために、高速かつ正確な画像再構成アルゴリズムが必要です。
ほとんどの最先端の再構成手法には、電波観測の厳密な科学的解釈に不可欠な、信頼性と拡張性のある不確実性の定量化が欠けています。
我々は、無線拡張等変ブートストラップ法の等角化バージョンに基づく教師なし手法を提案します。これにより、高速再構成手法の不確実性を定量化できます。
注目すべきは、超高速アンロール アルゴリズムからの再構成に依存していることです。
提案された方法は、既存の代替方法よりも信頼性の高い不確実性推定を問題にもたらします。

要約(オリジナル)

The advent of next-generation radio interferometers like the Square Kilometer Array promises to revolutionise our radio astronomy observational capabilities. The unprecedented volume of data these devices generate requires fast and accurate image reconstruction algorithms to solve the ill-posed radio interferometric imaging problem. Most state-of-the-art reconstruction methods lack trustworthy and scalable uncertainty quantification, which is critical for the rigorous scientific interpretation of radio observations. We propose an unsupervised technique based on a conformalized version of a radio-augmented equivariant bootstrapping method, which allows us to quantify uncertainties for fast reconstruction methods. Noticeably, we rely on reconstructions from ultra-fast unrolled algorithms. The proposed method brings more reliable uncertainty estimations to our problem than existing alternatives.

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