NAPTIME: uma estrutura de processo neural para classificação de alerta Rubin

Rubin produzirá um fluxo de alto volume de alertas multibanda amostrados irregularmente, para os quais a confirmação espectroscópica estará disponível apenas para uma pequena minoria de fontes. O Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time produzirá um fluxo de alto volume de alertas multibanda amostrados irregularmente, para os quais a confirmação espectroscópica estará disponível apenas para uma pequena minoria de fontes.

Os eventos de perturbação das marés são fenómenos raros que fornecem uma investigação direta de buracos negros massivos adormecidos, mas as suas curvas de luz podem ser confundidas com a variabilidade nuclear e outras subclasses transitórias. Apresentamos o NAPTIME (Neural Astrophysical Photometric Transient Identification and Modeling Engine), uma estrutura de processo neural para classificação fotométrica de transientes sob contexto observacional esparso e parcial.

O NAPTIME modela curvas de luz multibanda irregulares diretamente, combinando reconstrução probabilística da curva de luz com classificação e contexto opcional de galáxia hospedeira, bem como informações fotométricas de desvio para o vermelho. Avaliamos em dois benchmarks simulados: ELAsTiCC2, nosso principal benchmark de classificação ampla do tipo Rubin, e MALLORN, um benchmark focado apenas em fotometria com TDE.

Na tarefa ELAsTiCC2 de 15 famílias, o modelo com reconhecimento de metadados atinge macro $\mathrm{F1} = 0, 903$ e macro $\mathrm{AUROC} = 0, 991$, enquanto uma variante apenas de fotometria correspondente atinge 0, 874 e 0, 986. Os metadados são mais valiosos no regime de baixo contexto.

Usando apenas os primeiros 10\% das observações detectadas, a macro F1 é $\sim$0, 42 com metadados e $\sim$0, 34 sem eles. No MALLORN, NAPTIME atinge a macro $\mathrm{F1} = 0, 693$ e a macro $\mathrm{AUROC} = 0, 958$.

Estes resultados mostram que os processos neurais fornecem uma estrutura probabilística prática para a classificação transitória do tipo Rubin e permanecem eficazes para a recuperação de candidatos focada em TDE.

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