[論文レビュー] The AGEL Survey: Spectroscopic Confirmation of Strong Gravitational Lenses in the DES and DECaLS Fields Selected Using Convolutional Neural Networks

Kim‐Vy Tran, Anishya Harshan+14 more|arXiv (Cornell University)|May 11, 2022

Galaxies: Formation, Evolution, Phenomena参考文献 65被引用数 32

ひとこと要約

本論文は、AGEL調査を用いて、深さのあるDESおよびDECaLS画像から畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて候補者を同定し、68個の強い重力レンズのスペクトロスコピック確認を提示する。この手法は88％の成功率（77件中68件）を達成し、従来の調査よりも高い赤方偏移（レンズ歪み因子：zdeflectors: 0.21–0.89、源：zsources: 0.88–3.55）のレンズ系を含む。これにより、質量の進化と銀河形成に関する頑健な研究が可能となる。

ABSTRACT

We present spectroscopic confirmation of candidate strong gravitational lenses using the Keck Observatory and Very Large Telescope as part of our ASTRO 3D Galaxy Evolution with Lenses (AGEL) survey. We confirm that 1) search methods using Convolutional Neural Networks (CNN) with visual inspection successfully identify strong gravitational lenses and 2) the lenses are at higher redshifts relative to existing surveys due to the combination of deeper and higher resolution imaging from DECam and spectroscopy spanning optical to near-infrared wavelengths. We measure 104 redshifts in 77 systems selected from a catalog in the DES and DECaLS imaging fields (r<22 mag). Combining our results with published redshifts, we present redshifts for 68 lenses and establish that CNN-based searches are highly effective for use in future imaging surveys with a success rate of 88% (defined as 68/77). We report 53 strong lenses with spectroscopic redshifts for both the deflector and source (z_src>z_defl), and 15 lenses with a spectroscopic redshift for either the deflector (z_defl>0.21) or source (z_src>1.34). For the 68 lenses, the deflectors and sources have average redshifts and standard deviations of 0.58+/-0.14 and 1.92+/-0.59 respectively, and corresponding redshift ranges of (0.21<z_defl<0.89) and (0.88<z_src<3.55). The AGEL systems include 41 deflectors at zdefl>0.5 that are ideal for follow-up studies to track how mass density profiles evolve with redshift. Our goal with AGEL is to spectroscopically confirm ~100 strong gravitational lenses that can be observed from both hemispheres throughout the year. The AGEL survey is a resource for refining automated all-sky searches and addressing a range of questions in astrophysics and cosmology.

研究の動機と目的

• 深さのあるDESおよびDECaLS画像分野における畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた強力な重力レンズ候補者をスレクトロスコピックに確認すること。
• より深い、高分解能の画像と可視光〜近赤外線スペクトロスコピーを活用することで、従来の調査を上回る赤方偏移範囲に到達した確認された強いレンズの範囲を拡大すること。
• 両半球で年間を通じて観測可能な、約100個の明るい強いレンズ（r ≤ 22 mag）の高純度でスレクトロスコピックに確認されたサンプルを確立すること。
• 自動全天球レンズ探索の改善とCNNベースの検出パイプラインの最適化のためのベンチマークデータセットを提供すること。
• 空間分解能のある多波長フォローアップを用いて、質量密度プロファイル、暗黒物質ハロー、および高赤方偏移銀河進化に関する詳細な研究を可能にすること。

提案手法

• 高角分解能と深さを活かした、公開のDESおよびDECaLS画像にCNNベースの探索を適用して事前に同定されたレンズ候補者を用いた。
• Keck観測所およびVLT（Very Large Telescope）を用いてスペクトロスコピックフォローアップを実施し、レンズ歪み因子と背景源の両方の赤方偏移を測定した。
• 新規のスペクトロスコピック赤方偏移と文献値を組み合わせ、68件の確認済み系の完全な赤方偏移測定を確立した（53件は両成分、15件は1成分のみ）。
• 既存の調査（例：BPZ）からの光度赤方偏移をスペクトロスコピック測定と比較し、平均絶対差が|Δz| = 0.03 ± 0.02であることを確認した。
• 部分的な系について、高解像度のハッブル宇宙望遠鏡画像を取得し、サブキロパーセクスケール構造を解明し、暗黒物質の小構造を調査した。
• CNN選択とその後の視覚的検査およびスペクトロスコピック確認を組み合わせたハイブリッド手法を用い、レンズ同定の高純度と信頼性を確保した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、深さのある光学画像において、高い成功率と純度で強い重力レンズ候補者を効果的に同定できるか？
• RQ2 DESおよびDECaLS領域におけるスレクトロスコピックに確認された強いレンズの赤方偏移分布は何か？また、従来の調査と比較するとどうなるか？
• RQ3 既存の調査からの光度赤方偏移が、レンズ歪み因子および源成分のスペクトロスコピック赤方偏移とどの程度一致するか？
• RQ4 AGELのレンズの赤方偏移と形状は、SLACS、BELLs、CASSOWARYといった以前の調査と比較して、深さと分解能の観点からどのように異なるか？
• RQ5 AGELサンプルは、宇宙時間に伴う質量密度プロファイルおよび暗黒物質ハローの進化を調査する上で、どの程度の可能性を秘めているか？

主な発見

• AGEL調査は、スレクトロスコピック確認成功率88％（77件中68件）を達成し、深さのある画像においてCNNベースのレンズ検出の高信頼性を示した。
• 確認済みレンズ系は広い赤方偏移範囲をカバーしており、歪み因子の赤方偏移はzdeflectors = 0.21～0.89（平均：0.58 ± 0.14）、源の赤方偏移はzsources = 0.88～3.55（平均：1.92 ± 0.59）であった。
• 確認済みレンズの41件が、歪み因子の赤方偏移が≥ 0.5に達しており、赤方偏移に伴う質量密度プロファイルの進化を研究する上で特に適している。
• 既存の調査（例：BPZ）からの光度赤方偏移は、スペクトロスコピック測定と非常に良好に一致しており、平均絶対差は|Δz| = 0.03 ± 0.02であった。
• より深い画像（DECam）と可視光〜近赤外線スペクトロスコピーの組み合わせにより、従来の調査よりも高赤方偏移の系を検出可能となり、z > 3の源も含んだ。
• AGELサンプルには、歪み因子および源の両方にスペクトロスコピック赤方偏移が得られた53件の系と、片方の成分のみに赤方偏移が得られた15件の系が含まれており、高赤方偏移レンズングの利用可能なサンプルが著しく拡大された。