Heidelberg 2022 – wissenschaftliches Programm

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EP: Fachverband Extraterrestrische Physik

EP 2: Astrophysics / Exoplanets and Astrobiology

EP 2.2: Vortrag

Montag, 21. März 2022, 16:30–16:45, EP-H1

2-Kanal - Kohonenkarten zur Klassifizierung von Radioquellen und Identifizierung von optischen Host-Galaxien — •Schwarz Kilian¹, Stevens Simon¹, Mah Zhee Kein Jeremy¹, El-Beit Shawish Sara¹, Farjoud Masouleh Negar¹, Imhof Dennis¹, Rapp Stefan¹ und Hoeft Matthias² — ¹Hochschule Darmstadt, Haardtring 100, 64295 Darmstadt — ²Thüringer Landessternwarte, Sternwarte 5, 07778 Tautenburg

Aufgrund der großen Datenmengen durch aktuelle Himmelsdurchmusterungen gewinnt die Klassifikation mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens an Bedeutung. Für die ausgedehnten Quellen in der ersten Veröffentlichung von Daten des LOFAR Two-Metre Sky Survey (LoTSS) hat sich die automatische Gruppierung der Quellmorphologien mit Hilfe der Self-Organising-Maps (SOMs) als sehr leistungsvoll erwiesen [Mostert et. al 2020, Astronomy & Astrophysics]. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie diese Methode weiterentwickelt werden kann, um die morphologische Klassifikation von Radioquellen zu verbessern und die zugehörigen Wirtsgalaxien in optischen Karten [Chambers et. al 2019, arXiv] zu identifizieren. Hierzu werden 2-Kanal-Kohonenkarten mit Hilfe der PINK-Software [Polsterer et. al 2016, 24th European Symposium on Artificial Neural Networks] trainiert und anschließend analysiert. Durch das Setzen eines Begrenzungsrahmens wird die Anzahl der möglichen zugehörigen Wirtsgalaxien erheblich eingeschränkt. In weiteren Schritten werden andere Eigenschaften der Quellen, z.B. Rotverschiebung, zusätzlich in dem Lernverfahren berücksichtigt. Die aktuellen Ergebnisse werden präsentiert.