Automatic Classification of variable objects in the hits survey and its applicability for intermediate mass black hole search

Abstract

El Survey de Transientes a Alta Cadencia (HiTS), fue creado con el propósito de descubrir y estudiar objetos transitorios con escalas de tiempo características entre horas y días, tales como, estrellas pulsantes, eclipsantes, explosivas, y variables estocásticas no estelares. Este survey representa una oportunidad única para explorar observaciones con \textit{entendue} grande y cadencias de observación cercanas a $0.1$ días utilizando nuevas herramientas computacionales para el análisis de grandes volúmenes de datos. Este trabajo sigue un enfoque de \textit{Ciencia de los Datos}: partiendo desde los datos sin procesar hasta el análisis y clasificación de fuentes variables. Hemos compilado un catálogo de $\sim$14 millones de fuentes detectadas y un catálogo de $\sim$2.5 millones de curvas de luz clasificadas según su variabilidad. La profundidad de observación típica de nuestro survey es de $24.2$, $24.3$, $24.1$ y $23.8$ magnitudes en las bandas \textit{u}, \textit{g}, \textit{r} e \textit{i}, respectivamente. En este trabajo presentamos la primera versión de los catálogos. Clasificamos las fuentes puntuales y estáticas extrayendo primero características de sus curvas de luz y luego aplicando un clasificador Random Forest. Para la clasificación utilizamos un conjunto de entrenamiento construido utilizando una combinación de cros referencia con catálogos públicos, inspección visual, transferencia de aprendizaje/aprendizaje activo, y datos aumentados sintéticamente. El modelo de clasificación consiste en varios clasificadores Random Forest organizados en un esquema jerárquico. La precisión del clasificador estimada en el conjunto de prueba es aproximadamente $97\%$. En los datos no etiquetados, $3\,485$ fuentes se clasificaron como variables, de las cuales $1\,321$ se clasificaron como periódicas. Los agujeros negros de masa intermedia (IMBH) ($ M_{BH}$$\sim$$10^{2-5} M_\odot$) son claves para el entendimiento de la formación de agujeros negros (BH) masivos. La población actual conocida de IMBH es pequeña, con algunos cientos de candidatos y solo unos pocos de ellos con una caracterización segura. En este trabajo proponemos una nueva metodología para seleccionar candidatos a IMBH utilizando análisis de variabilidad. Nuestro método de selección se centra en la variabilidad en la región nuclear de galaxias locales. IMBH activos acretando materia a bajas tasas muestran variabilidad a pequeñas amplitudes y en escalas de tiempo de horas. HiTS presenta una oportunidad única para realizar este tipo de búsqueda. Encontramos $\sim$500 galaxias que evidencian este tipo de variabilidad. Estimamos una fracción de ocupación del $4\%$ y una densidad de número superficial de $3$ grados$^{-2}$. Esto representa un aumento en un factor 40 en comparación con búsquedas anteriores basadas en técnicas espectrales. Nuestro método proporciona núcleos variables de galaxias que son candidatos para alojar IMBHs. Sin embargo, no se puede estimar la masa del BH a partir de nuestros datos. Para esto necesitaremos observaciones en rayos X y radio para confirmar la naturaleza AGN de nuestras fuentes y poder estimar su masa utilizando el plano fundamental de BH activos.