Toward decision-aware AI for LSST-scale time-domain astronomy
यह शोध पत्र तर्क देता है कि वेरा सी. रुबिन वेधशाला के LSST के विशाल डेटा वॉल्यूम को प्रबंधित करने के लिए, टाइम-डोमेन खगोल विज्ञान को स्थिर वर्गीकरण से हटकर एक निर्णय-जागरूक AI ढांचे की ओर स्थानांतरित होना चाहिए जो फॉलो-अप कार्यों और वैज्ञानिक मूल्य को एक परिचालन अनुमान लूप (operational inference loop) के भीतर गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए फाउंडेशन मॉडल्स को निर्णय-सैद्धांतिक नीतियों के साथ एकीकृत करता है।