SKA Science Data Challenge 2: analysis and results - Archive ouverte HAL
Article Dans Une Revue Monthly Notices of the Royal Astronomical Society Année : 2023

SKA Science Data Challenge 2: analysis and results

P Hartley
  • Fonction : Auteur
A Bonaldi
  • Fonction : Auteur
R Braun
  • Fonction : Auteur
J.N.H.S Aditya
  • Fonction : Auteur
L Alegre
  • Fonction : Auteur
A Chakraborty
  • Fonction : Auteur
X Chen
  • Fonction : Auteur
S Choudhuri
  • Fonction : Auteur
A.O Clarke
  • Fonction : Auteur
J Coles
  • Fonction : Auteur
J.S Collinson
  • Fonction : Auteur
L Darriba
  • Fonction : Auteur
M Delli Veneri
  • Fonction : Auteur
J Forbrich
  • Fonction : Auteur
B Fraga
  • Fonction : Auteur
A Galan
  • Fonction : Auteur
J Garrido
  • Fonction : Auteur
F Gubanov
  • Fonction : Auteur
H Håkansson
  • Fonction : Auteur
M.J Hardcastle
  • Fonction : Auteur
C Heneka
  • Fonction : Auteur
D Herranz
  • Fonction : Auteur
K.M Hess
  • Fonction : Auteur
M Jagannath
  • Fonction : Auteur
S Jaiswal
  • Fonction : Auteur
R.J Jurek
  • Fonction : Auteur
D Korber
  • Fonction : Auteur
S Kitaeff
  • Fonction : Auteur
D Kleiner
  • Fonction : Auteur
B Lao
  • Fonction : Auteur
A Mazumder
  • Fonction : Auteur
J Moldón
  • Fonction : Auteur
R Mondal
  • Fonction : Auteur
S Ni
  • Fonction : Auteur
M Önnheim
  • Fonction : Auteur
M Parra
  • Fonction : Auteur
N Patra
  • Fonction : Auteur
A Peel
  • Fonction : Auteur
S Sánchez-Expósito
  • Fonction : Auteur
M Sargent
  • Fonction : Auteur
P Serra
  • Fonction : Auteur
A.K Shaw
  • Fonction : Auteur
A.X Shen
  • Fonction : Auteur
A Sjöberg
  • Fonction : Auteur
L Smith
  • Fonction : Auteur
A Soroka
  • Fonction : Auteur
V Stolyarov
  • Fonction : Auteur
E Tolley
  • Fonction : Auteur
M.C Toribio
  • Fonction : Auteur
J.M van der Hulst
  • Fonction : Auteur
A. Vafaei Sadr
  • Fonction : Auteur
L Verdes-Montenegro
  • Fonction : Auteur
T Westmeier
  • Fonction : Auteur
K Yu
  • Fonction : Auteur
L Yu
  • Fonction : Auteur
L Zhang
  • Fonction : Auteur
X Zhang
  • Fonction : Auteur
Y Zhang
  • Fonction : Auteur
A Alberdi
  • Fonction : Auteur
M Ashdown
  • Fonction : Auteur
C.R Bom
  • Fonction : Auteur
M Brüggen
  • Fonction : Auteur
J Cannon
  • Fonction : Auteur
R Chen
  • Fonction : Auteur
J Conway
  • Fonction : Auteur
F Courbin
  • Fonction : Auteur
J Ding
  • Fonction : Auteur
G Fourestey
  • Fonction : Auteur
L Gao
  • Fonction : Auteur
C Gheller
  • Fonction : Auteur
Q Guo
  • Fonction : Auteur
E Gustavsson
  • Fonction : Auteur
M Jirstrand
  • Fonction : Auteur
M.G Jones
  • Fonction : Auteur
G Józsa
  • Fonction : Auteur
P Kamphuis
  • Fonction : Auteur
J.-P Kneib
  • Fonction : Auteur
M Lindqvist
  • Fonction : Auteur
B Liu
  • Fonction : Auteur
Y Liu
  • Fonction : Auteur
Y Mao
  • Fonction : Auteur
A Marchal
  • Fonction : Auteur
I Márquez
  • Fonction : Auteur
A Meshcheryakov
  • Fonction : Auteur
M Olberg
  • Fonction : Auteur
N Oozeer
  • Fonction : Auteur
W Pei
  • Fonction : Auteur
B Peng
  • Fonction : Auteur
J Sabater
  • Fonction : Auteur
A Sorgho
  • Fonction : Auteur
J.L Starck
  • Fonction : Auteur
A Wang
  • Fonction : Auteur
Y Wang
  • Fonction : Auteur
H Xi
  • Fonction : Auteur
X Yang
  • Fonction : Auteur
H Zhang
  • Fonction : Auteur
J Zhang
  • Fonction : Auteur
M Zhao
  • Fonction : Auteur
S Zuo
  • Fonction : Auteur

Résumé

The Square Kilometre Array Observatory (SKAO) will explore the radio sky to new depths in order to conduct transformational science. SKAO data products made available to astronomers will be correspondingly large and complex, requiring the application of advanced analysis techniques to extract key science findings. To this end, SKAO is conducting a series of Science Data Challenges, each designed to familiarise the scientific community with SKAO data and to drive the development of new analysis techniques. We present the results from Science Data Challenge 2 (SDC2), which invited participants to find and characterise 233245 neutral hydrogen (Hi) sources in a simulated data product representing a 2000~h SKA MID spectral line observation from redshifts 0.25 to 0.5. Through the generous support of eight international supercomputing facilities, participants were able to undertake the Challenge using dedicated computational resources. Alongside the main challenge, `reproducibility awards' were made in recognition of those pipelines which demonstrated Open Science best practice. The Challenge saw over 100 participants develop a range of new and existing techniques, with results that highlight the strengths of multidisciplinary and collaborative effort. The winning strategy -- which combined predictions from two independent machine learning techniques to yield a 20 percent improvement in overall performance -- underscores one of the main Challenge outcomes: that of method complementarity. It is likely that the combination of methods in a so-called ensemble approach will be key to exploiting very large astronomical datasets.
Fichier principal
Vignette du fichier
stad1375.pdf (3.88 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04049530 , version 1 (21-04-2024)

Identifiants

Citer

P Hartley, A Bonaldi, R Braun, J.N.H.S Aditya, S Aicardi, et al.. SKA Science Data Challenge 2: analysis and results. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 2023, 523 (2), pp.1967-1993. ⟨10.1093/mnras/stad1375⟩. ⟨hal-04049530⟩
105 Consultations
71 Téléchargements

Altmetric

Partager

More