Classification of Fermi-LAT sources with deep learning

International Cosmic Ray Conference, pp. 664

Abstract

Machine learning techniques are powerful tools for the classification of unidentified gamma-ray sources. We present a new approach based on dense and recurrent deep neural networks to classify unidentified or unassociated gamma-ray sources in the last release of the Fermi-LAT catalog (4FGL-DR2). Our method uses the actual measurements of the photon energy spectrum and time series as input for the classification, instead of specific, hand-crafted features. We focus on different classification tasks: the separation between extragalactic sources, i.e. Active Galactic Nuclei (AGN), and Galactic pulsars, the further classification of pulsars into young and millisecond pulsars and the sub-classification of AGN into different types. Since our method is very flexible, we generalise it to account for uncertainties in the predicted classes. Our list of high-confidence candidate sources labelled by the neural networks provides targets for further multiwavelength observations to identify their nature, as well as for population studies, and is available at \url{https://github.com/manconi/agn-psr-nn-classification}

Authors 5

1. Silvia Manconi corresponding Aachen Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie

   Heidelberg University · RWTH Aachen University

   Affiliation as printed

   Institut für Theoretische Physik , Heidelberg University , Germany

   Institut für Theoretische Physik, Heidelberg University, Germany

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, RWTH Aachen University, Germany

2. Anja Butter Aachen Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie

   Heidelberg University · RWTH Aachen University

   Affiliation as printed

   Institut für Theoretische Physik , Heidelberg University , Germany

   Institut für Theoretische Physik, Heidelberg University, Germany

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, RWTH Aachen University, Germany

3. Thorben Finke Aachen Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie

   Heidelberg University · RWTH Aachen University

   Affiliation as printed

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie , RWTH Aachen University , Germany

   Institut für Theoretische Physik, Heidelberg University, Germany

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, RWTH Aachen University, Germany

4. Felicitas Keil Aachen Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie

   Heidelberg University · RWTH Aachen University

   Affiliation as printed

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie , RWTH Aachen University , Germany

   Institut für Theoretische Physik, Heidelberg University, Germany

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, RWTH Aachen University, Germany

5. Michael Krämer Aachen Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie

   Heidelberg University · RWTH Aachen University

   Affiliation as printed

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie , RWTH Aachen University , Germany

   Institut für Theoretische Physik, Heidelberg University, Germany

   Institut für Theoretische Teilchenphysik und Kosmologie, RWTH Aachen University, Germany