Detección de radio galaxias en mapas de la radiación del fondo cósmico de microondas

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo detectar fuentes espurias en los catálogos del satélite Planck, haciendo uso de redes neuronales convolucionales (CNN). Para ello, se han elaborado de manera realista diferentes simulaciones de mapas del cielo a diferentes frecuencias con las bibliotecas de Python Pysm3 y Healpy. Para la detección de fuentes, se crearon cuatro modelos predictivos entrenados con parches centrados en las coordenadas de las fuentes del catálogo PCCS2 (fuentes compactas) a 30 GHz de Planck. Tras ello, los modelos se aplicaron al catálogo multifrecuencial PCNT (fuentes no térmicas) para encontrar las posibles fuentes espurias.