近日,智能光学成像实验室贾鹏博士带领的团队与国家天文台李楠研究员合作,搭建了以CSST模拟数据为基础的检测流水线,并且在The DESI Legacy Imaging Surveys 和Euclid宇宙全彩图像上发现一批强引力透镜候选者。
China Space Station Telescope (CSST),是中国载人航天工程规划建设的大型空间天文望远镜,最突出的特点为高像质、大视场、宽波段。巡天空间望远镜以大规模天文巡天为主任务,致力于成为一个面向国际开放的、先进的且专门服务于天文学及物理学研究的空间天文台。其科学研究涉及宇宙学、星系科学、太阳系科学和系外行星等领域诸多前沿热点方向和重大科学问题,是我国天文科学迈向国际前沿的重大机遇。
团队在2022年Detection of Strongly Lensed Arcs in Galaxy Clusters with Transformers一文中利用Transformer成功检测强引力透镜,在此基础上,团队进一步实施了额外的努力。在CSST Strong Lensing Preparation: a Framework for Detecting Strong Lenses in the Multi-color Imaging Survey by the China Survey Space Telescope (CSST)中,团队展示了利用Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows建立的强引力透镜检测流水线,主要包括:强引力透镜数据模拟、数据预处理和强引力透镜系统检测等。
Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows利用Shifted 窗口进行计算,移位窗口方案通过将自注意力计算限制在不重叠的局部窗口上,同时还允许跨窗口连接,从而提高了效率。这种分层架构可以灵活地在各种尺度上建模,并且在图像大小方面具有线性计算复杂性,从而增强了其检测目标的能力。此外,考虑到强透镜系统的多色图像可以提供对其物理特性的见解,我们的框架专门用于识别具有任意数量通道的图像中的强透镜系统。经过测试,我们的框架分别达到了0.98和0.90的精度和召回率。
研究团队在模拟数据以及真实数据上的检测结果如下图3所示,可见强引力透镜在图中的哪个位置,本研究提出的办法可以有效地检测强引力透镜。为了验证模型的可行性,研究团队直接将训练后的算法用于已知的The DESI Legacy Imaging Surveys的强引力透镜数据,结果如图4所示,可见项目团队提出的方法可以直接从观测图像中识别出强引力透镜。
图上可见研究团队提出的办法能够从模拟数据迁移至真实数据实现引力透镜系统检测。同时,研究团队提出的算法还将数据应用到Euclid Early Release Observations,并得到了一些强引力透镜候选者。如下图所示。
接下来,研究团队将在The DESI Legacy Imaging Surveys所提供的所有天区真实数据上发现一批强引力透镜,并与公众科学平台结合进行强引力透镜筛选和研究;同时,构建强引力透镜系统提取算法,为强引力透镜的后续科研提供基础。本研究主要由太原理工大学贾鹏博士、李旭、孙瑞琦、吕佳蒙、国家天文台李楠研究员、紫金山天文台韦成亮副研究员、中国国家天文台邹虎研究员、云南大学西南天文研究所尔欣中教授、中国科学院国家天文台计算天体物理重点实验室陈云副研究员、中国科学院长春光学精密机械与物理研究所、北京师范大学天文与天体物理前沿研究所、中国科学院大学天文与空间科学学院和浙江大学物理学院天文研究所等团队合作完成。研究获得国家自然科学基金(NSFC资助号: 12173027,12303105,12173062,12120101003,12373010),科技部重点研发计划(资助号:2023YFF0725300)中国载人航天工程等项目的科研资助。
研究代码可以通过China-VO代码共享平台获取,相关云服务资源由智能光学成像实验室部署,可以通过联系负责人贾鹏(robinmartin20@gmail.com)获取使用权限。
论文内容解读由太原理工大学李旭同学完成,李旭同学2022年本科毕业于河北大学,同年加入太原理工大学智能光学成像实验室开展天文目标检测和分割方面的研究。
解读视频链接:
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