Advances on the classification of radio image cubes

要約

タイトル：ラジオイメージキューブの分類に関するアドバンス

要約：
– SKAなどのシステムによって、現代の電波望遠鏡はエクサバイトスケールのデータセットを生成する。
– 大規模なデータセットは未知の珍しい天体現象の源であり、これは発見につながる。しかし、人間支援と伝統的な統計技術に加えて、機械知能を利用することでのみ実現可能である。
– 近年、人工知能の使用に焦点を当てた科学的出版物が急増し、ソース抽出、形態分類、異常検出などの課題に取り組んでいる。
– この研究は、ラジオ銀河の形態分類に重点を置いて、ラジオイメージに対する機械知能技術の応用について簡潔かつ包括的なレビューを提供することを目的としている。
– データの複雑さ、データ前処理、ラジオ天文学の方法論的な革新に基づいて、関連論文を要約し、文献の総合的なシンセシスを提示する。
– ラジオ天文学におけるコンピューター知能の急速な進歩と応用により、困難なデータ処理の自動化に革命と新しいパラダイムシフトがもたらされている。
– しかし、ラジオ天文学における人工知能の最適な活用には、注釈付きのデータセットの作成における継続的な協力努力が必要である。
– また、似たり寄ったり、あるいは異なる物理的特徴を持つラジオ銀河を素早く見つけるには、同定されたラジオソースをインデックス化する必要がある。
– しかし、この問題は文献で十分に取り上げられていないため、さらなる研究のためのオープンな領域である。

要約(オリジナル)

Modern radio telescopes will daily generate data sets on the scale of exabytes for systems like the Square Kilometre Array (SKA). Massive data sets are a source of unknown and rare astrophysical phenomena that lead to discoveries. Nonetheless, this is only plausible with the exploitation of intensive machine intelligence to complement human-aided and traditional statistical techniques. Recently, there has been a surge in scientific publications focusing on the use of artificial intelligence in radio astronomy, addressing challenges such as source extraction, morphological classification, and anomaly detection. This study presents a succinct, but comprehensive review of the application of machine intelligence techniques on radio images with emphasis on the morphological classification of radio galaxies. It aims to present a detailed synthesis of the relevant papers summarizing the literature based on data complexity, data pre-processing, and methodological novelty in radio astronomy. The rapid advancement and application of computer intelligence in radio astronomy has resulted in a revolution and a new paradigm shift in the automation of daunting data processes. However, the optimal exploitation of artificial intelligence in radio astronomy, calls for continued collaborative efforts in the creation of annotated data sets. Additionally, in order to quickly locate radio galaxies with similar or dissimilar physical characteristics, it is necessary to index the identified radio sources. Nonetheless, this issue has not been adequately addressed in the literature, making it an open area for further study.

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