Cover Image

Euclid Quick Data Release (Q1). From simulations to sky: Advancing machine-learning lens detection with real Euclid data

Fuente: arXiv

Saved in:

Bibliographic Details
Main Authors:	Euclid Collaboration, Lines, N. E. P., Collett, T. E., Holloway, P., Rojas, K., Schuldt, S., Metcalf, R. B., Li, T., Verma, A., Despali, G., Courbin, F., Gavazzi, R., Tortora, C., Clément, B., Aghanim, N., Altieri, B., Amendola, L., Andreon, S., Auricchio, N., Baccigalupi, C., Baldi, M., Balestra, A., Bardelli, S., Battaglia, P., Biviano, A., Branchini, E., Brescia, M., Camera, S., Cañas-Herrera, G., Capobianco, V., Carbone, C., Carretero, J., Castellano, M., Castignani, G., Cavuoti, S., Cimatti, A., Colodro-Conde, C., Congedo, G., Conselice, C. J., Conversi, L., Copin, Y., Courtois, H. M., Cropper, M., Degaudenzi, H., De Lucia, G., Dole, H., Dubath, F., Dupac, X., Dusini, S., Ealet, A., Escoffier, S., Farina, M., Farinelli, R., Faustini, F., Ferriol, S., Finelli, F., Frailis, M., Franceschi, E., Fumana, M., Galeotta, S., George, K., Gillis, B., Giocoli, C., Gómez-Alvarez, P., Gracia-Carpio, J., Grazian, A., Grupp, F., Haugan, S. V. H., Holmes, W., Hook, I. M., Hormuth, F., Hornstrup, A., Jahnke, K., Jhabvala, M., Joachimi, B., Keihänen, E., Kermiche, S., Kiessling, A., Kubik, B., Kümmel, M., Kunz, M., Kurki-Suonio, H., Brun, A. M. C. Le, Ligori, S., Lilje, P. B., Lindholm, V., Lloro, I., Mainetti, G., Maino, D., Maiorano, E., Mansutti, O., Marcin, S., Marggraf, O., Martinelli, M., Martinet, N., Marulli, F., Massey, R. J., Medinaceli, E., Mei, S., Melchior, M., Mellier, Y., Meneghetti, M., Merlin, E., Meylan, G., Mora, A., Moresco, M., Moscardini, L., Nakajima, R., Neissner, C., Niemi, S. -M., Nightingale, J. W., Padilla, C., Paltani, S., Pasian, F., Pedersen, K., Percival, W. J., Pettorino, V., Pires, S., Polenta, G., Poncet, M., Popa, L. A., Pozzetti, L., Raison, F., Renzi, A., Rhodes, J., Riccio, G., Romelli, E., Roncarelli, M., Rosset, C., Saglia, R., Sakr, Z., Sánchez, A. G., Sapone, D., Sartoris, B., Schewtschenko, J. A., Schneider, P., Schrabback, T., Secroun, A., Seidel, G., Serrano, S., Sirignano, C., Sirri, G., Stanco, L., Steinwagner, J., Tallada-Crespí, P., Taylor, A. N., Tereno, I., Tessore, N., Toft, S., Toledo-Moreo, R., Torradeflot, F., Tutusaus, I., Valiviita, J., Vassallo, T., Veropalumbo, A., Wang, Y., Weller, J., Zacchei, A., Zamorani, G., Zerbi, F. M., Zucca, E., Ballardini, M., Bolzonella, M., Bozzo, E., Burigana, C., Cabanac, R., Calabrese, M., Cappi, A., Castro, T., Vigo, J. A. Escartin, Gabarra, L., García-Bellido, J., Gautard, V., Hemmati, S., Huertas-Company, M., Macias-Perez, J., Maoli, R., Martín-Fleitas, J., Maturi, M., Mauri, N., Monaco, P., Pöntinen, M., Porciani, C., Risso, I., Scottez, V., Sereno, M., Tenti, M., Tucci, M., Viel, M., Wiesmann, M., Akrami, Y., Andika, I. T., Angora, G., Anselmi, S., Archidiacono, M., Atrio-Barandela, F., Aubourg, E., Bazzanini, L., Bertacca, D., Bethermin, M., Beutler, F., Blanchard, A., Blot, L., Bonici, M., Borgani, S., Brown, M. L., Bruton, S., Calabro, A., Quevedo, B. Camacho, Caro, F., Carvalho, C. S., Cogato, F., Conseil, S., Cooray, A. R., Cucciati, O., Davini, S., De Paolis, F., Desprez, G., Díaz-Sánchez, A., Di Domizio, S., Diego, J. M., Duc, P. -A., Duret, V., Elkhashab, M. Y., Enia, A., Fang, Y., Ferreira, P. G., Finoguenov, A., Fontana, A., Franco, A., Ganga, K., Gasparetto, T., Gaztanaga, E., Giacomini, F., Gianotti, F., Gozaliasl, G., Gruppuso, A., Guidi, M., Gutierrez, C. M., Hall, A., Hildebrandt, H., Hjorth, J., Kajava, J. J. E., Kang, Y., Kansal, V., Karagiannis, D., Kiiveri, K., Kim, J., Kirkpatrick, C. C., Kruk, S., Lattanzi, M., Legrand, L., Lepori, F., Leroy, G., Lesci, G. F., Lesgourgues, J., Liaudat, T. I., Magliocchetti, M., Manjón-García, A., Mannucci, F., Martins, C. J. A. P., Maurin, L., Miluzio, M., Montoro, A., Moretti, C., Morgante, G., Nadathur, S., Naidoo, K., Natoli, P., Nesseris, S., Paoletti, D., Passalacqua, F., Paterson, K., Patrizii, L., Pisani, A., Potter, D., Pratt, G. W., Quai, S., Radovich, M., Roster, W., Sacquegna, S., Sahlén, M., Sanders, D. B., Sarpa, E., Schneider, A., Sciotti, D., Sellentin, E., Smith, L. C., Sorce, J. G., Tanidis, K., Tao, C., Tarsitano, F., Testera, G., Teyssier, R., Tosi, S., Troja, A., Venhola, A., Vergani, D., Vernardos, G., Verza, G., Vinciguerra, S., Walmsley, M., Walton, N. A., Wright, A. H.
Format:	Preprint
Published:	2025
Subjects:	Instrumentation and Methods for Astrophysics Astrophysics of Galaxies
Online Access:	Acceder al recurso
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

_version_	1866914182674251776
author	Euclid Collaboration Lines, N. E. P. Collett, T. E. Holloway, P. Rojas, K. Schuldt, S. Metcalf, R. B. Li, T. Verma, A. Despali, G. Courbin, F. Gavazzi, R. Tortora, C. Clément, B. Aghanim, N. Altieri, B. Amendola, L. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conselice, C. J. Conversi, L. Copin, Y. Courtois, H. M. Cropper, M. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Dupac, X. Dusini, S. Ealet, A. Escoffier, S. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. George, K. Gillis, B. Giocoli, C. Gómez-Alvarez, P. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Haugan, S. V. H. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kubik, B. Kümmel, M. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Brun, A. M. C. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marcin, S. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Meneghetti, M. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Nakajima, R. Neissner, C. Niemi, S. -M. Nightingale, J. W. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Rosset, C. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schewtschenko, J. A. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valiviita, J. Vassallo, T. Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zerbi, F. M. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Castro, T. Vigo, J. A. Escartin Gabarra, L. García-Bellido, J. Gautard, V. Hemmati, S. Huertas-Company, M. Macias-Perez, J. Maoli, R. Martín-Fleitas, J. Maturi, M. Mauri, N. Monaco, P. Pöntinen, M. Porciani, C. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Tucci, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Angora, G. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bazzanini, L. Bertacca, D. Bethermin, M. Beutler, F. Blanchard, A. Blot, L. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Di Domizio, S. Diego, J. M. Duc, P. -A. Duret, V. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Ferreira, P. G. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. Gasparetto, T. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gozaliasl, G. Gruppuso, A. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hall, A. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Lattanzi, M. Legrand, L. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Magliocchetti, M. Manjón-García, A. Mannucci, F. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. Miluzio, M. Montoro, A. Moretti, C. Morgante, G. Nadathur, S. Naidoo, K. Natoli, P. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Patrizii, L. Pisani, A. Potter, D. Pratt, G. W. Quai, S. Radovich, M. Roster, W. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Tarsitano, F. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Venhola, A. Vergani, D. Vernardos, G. Verza, G. Vinciguerra, S. Walmsley, M. Walton, N. A. Wright, A. H.
author_facet	Euclid Collaboration Lines, N. E. P. Collett, T. E. Holloway, P. Rojas, K. Schuldt, S. Metcalf, R. B. Li, T. Verma, A. Despali, G. Courbin, F. Gavazzi, R. Tortora, C. Clément, B. Aghanim, N. Altieri, B. Amendola, L. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conselice, C. J. Conversi, L. Copin, Y. Courtois, H. M. Cropper, M. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Dupac, X. Dusini, S. Ealet, A. Escoffier, S. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. George, K. Gillis, B. Giocoli, C. Gómez-Alvarez, P. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Haugan, S. V. H. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kubik, B. Kümmel, M. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Brun, A. M. C. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marcin, S. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Meneghetti, M. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Nakajima, R. Neissner, C. Niemi, S. -M. Nightingale, J. W. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Rosset, C. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schewtschenko, J. A. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valiviita, J. Vassallo, T. Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zerbi, F. M. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Castro, T. Vigo, J. A. Escartin Gabarra, L. García-Bellido, J. Gautard, V. Hemmati, S. Huertas-Company, M. Macias-Perez, J. Maoli, R. Martín-Fleitas, J. Maturi, M. Mauri, N. Monaco, P. Pöntinen, M. Porciani, C. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Tucci, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Angora, G. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bazzanini, L. Bertacca, D. Bethermin, M. Beutler, F. Blanchard, A. Blot, L. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Di Domizio, S. Diego, J. M. Duc, P. -A. Duret, V. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Ferreira, P. G. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. Gasparetto, T. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gozaliasl, G. Gruppuso, A. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hall, A. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Lattanzi, M. Legrand, L. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Magliocchetti, M. Manjón-García, A. Mannucci, F. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. Miluzio, M. Montoro, A. Moretti, C. Morgante, G. Nadathur, S. Naidoo, K. Natoli, P. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Patrizii, L. Pisani, A. Potter, D. Pratt, G. W. Quai, S. Radovich, M. Roster, W. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Tarsitano, F. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Venhola, A. Vergani, D. Vernardos, G. Verza, G. Vinciguerra, S. Walmsley, M. Walton, N. A. Wright, A. H.
contents	In the era of large-scale surveys like Euclid, machine learning has become an essential tool for identifying rare yet scientifically valuable objects, such as strong gravitational lenses. However, supervised machine-learning approaches require large quantities of labelled examples to train on, and the limited number of known strong lenses has lead to a reliance on simulations for training. A well-known challenge is that machine-learning models trained on one data domain often underperform when applied to a different domain: in the context of lens finding, this means that strong performance on simulated lenses does not necessarily translate into equally good performance on real observations. In Euclid's Quick Data Release 1 (Q1), covering 63 deg2, 500 strong lens candidates were discovered through a synergy of machine learning, citizen science, and expert visual inspection. These discoveries now allow us to quantify this performance gap and investigate the impact of training on real data. We find that a network trained only on simulations recovers up to 92% of simulated lenses with 100% purity, but only achieves 50% completeness with 24% purity on real Euclid data. By augmenting training data with real Euclid lenses and non-lenses, completeness improves by 25-30% in terms of the expected yield of discoverable lenses in Euclid DR1 and the full Euclid Wide Survey. Roughly 20% of this improvement comes from the inclusion of real lenses in the training data, while 5-10% comes from exposure to a more diverse set of non-lenses and false-positives from Q1. We show that the most effective lens-finding strategy for real-world performance combines the diversity of simulations with the fidelity of real lenses. This hybrid approach establishes a clear methodology for maximising lens discoveries in future data releases from Euclid, and will likely also be applicable to other surveys such as LSST.
format	Preprint
id	arxiv_https___arxiv_org_abs_2512_05899
institution	arXiv
publishDate	2025
record_format	arxiv
spellingShingle	Euclid Quick Data Release (Q1). From simulations to sky: Advancing machine-learning lens detection with real Euclid data Euclid Collaboration Lines, N. E. P. Collett, T. E. Holloway, P. Rojas, K. Schuldt, S. Metcalf, R. B. Li, T. Verma, A. Despali, G. Courbin, F. Gavazzi, R. Tortora, C. Clément, B. Aghanim, N. Altieri, B. Amendola, L. Andreon, S. Auricchio, N. Baccigalupi, C. Baldi, M. Balestra, A. Bardelli, S. Battaglia, P. Biviano, A. Branchini, E. Brescia, M. Camera, S. Cañas-Herrera, G. Capobianco, V. Carbone, C. Carretero, J. Castellano, M. Castignani, G. Cavuoti, S. Cimatti, A. Colodro-Conde, C. Congedo, G. Conselice, C. J. Conversi, L. Copin, Y. Courtois, H. M. Cropper, M. Degaudenzi, H. De Lucia, G. Dole, H. Dubath, F. Dupac, X. Dusini, S. Ealet, A. Escoffier, S. Farina, M. Farinelli, R. Faustini, F. Ferriol, S. Finelli, F. Frailis, M. Franceschi, E. Fumana, M. Galeotta, S. George, K. Gillis, B. Giocoli, C. Gómez-Alvarez, P. Gracia-Carpio, J. Grazian, A. Grupp, F. Haugan, S. V. H. Holmes, W. Hook, I. M. Hormuth, F. Hornstrup, A. Jahnke, K. Jhabvala, M. Joachimi, B. Keihänen, E. Kermiche, S. Kiessling, A. Kubik, B. Kümmel, M. Kunz, M. Kurki-Suonio, H. Brun, A. M. C. Le Ligori, S. Lilje, P. B. Lindholm, V. Lloro, I. Mainetti, G. Maino, D. Maiorano, E. Mansutti, O. Marcin, S. Marggraf, O. Martinelli, M. Martinet, N. Marulli, F. Massey, R. J. Medinaceli, E. Mei, S. Melchior, M. Mellier, Y. Meneghetti, M. Merlin, E. Meylan, G. Mora, A. Moresco, M. Moscardini, L. Nakajima, R. Neissner, C. Niemi, S. -M. Nightingale, J. W. Padilla, C. Paltani, S. Pasian, F. Pedersen, K. Percival, W. J. Pettorino, V. Pires, S. Polenta, G. Poncet, M. Popa, L. A. Pozzetti, L. Raison, F. Renzi, A. Rhodes, J. Riccio, G. Romelli, E. Roncarelli, M. Rosset, C. Saglia, R. Sakr, Z. Sánchez, A. G. Sapone, D. Sartoris, B. Schewtschenko, J. A. Schneider, P. Schrabback, T. Secroun, A. Seidel, G. Serrano, S. Sirignano, C. Sirri, G. Stanco, L. Steinwagner, J. Tallada-Crespí, P. Taylor, A. N. Tereno, I. Tessore, N. Toft, S. Toledo-Moreo, R. Torradeflot, F. Tutusaus, I. Valiviita, J. Vassallo, T. Veropalumbo, A. Wang, Y. Weller, J. Zacchei, A. Zamorani, G. Zerbi, F. M. Zucca, E. Ballardini, M. Bolzonella, M. Bozzo, E. Burigana, C. Cabanac, R. Calabrese, M. Cappi, A. Castro, T. Vigo, J. A. Escartin Gabarra, L. García-Bellido, J. Gautard, V. Hemmati, S. Huertas-Company, M. Macias-Perez, J. Maoli, R. Martín-Fleitas, J. Maturi, M. Mauri, N. Monaco, P. Pöntinen, M. Porciani, C. Risso, I. Scottez, V. Sereno, M. Tenti, M. Tucci, M. Viel, M. Wiesmann, M. Akrami, Y. Andika, I. T. Angora, G. Anselmi, S. Archidiacono, M. Atrio-Barandela, F. Aubourg, E. Bazzanini, L. Bertacca, D. Bethermin, M. Beutler, F. Blanchard, A. Blot, L. Bonici, M. Borgani, S. Brown, M. L. Bruton, S. Calabro, A. Quevedo, B. Camacho Caro, F. Carvalho, C. S. Cogato, F. Conseil, S. Cooray, A. R. Cucciati, O. Davini, S. De Paolis, F. Desprez, G. Díaz-Sánchez, A. Di Domizio, S. Diego, J. M. Duc, P. -A. Duret, V. Elkhashab, M. Y. Enia, A. Fang, Y. Ferreira, P. G. Finoguenov, A. Fontana, A. Franco, A. Ganga, K. Gasparetto, T. Gaztanaga, E. Giacomini, F. Gianotti, F. Gozaliasl, G. Gruppuso, A. Guidi, M. Gutierrez, C. M. Hall, A. Hildebrandt, H. Hjorth, J. Kajava, J. J. E. Kang, Y. Kansal, V. Karagiannis, D. Kiiveri, K. Kim, J. Kirkpatrick, C. C. Kruk, S. Lattanzi, M. Legrand, L. Lepori, F. Leroy, G. Lesci, G. F. Lesgourgues, J. Liaudat, T. I. Magliocchetti, M. Manjón-García, A. Mannucci, F. Martins, C. J. A. P. Maurin, L. Miluzio, M. Montoro, A. Moretti, C. Morgante, G. Nadathur, S. Naidoo, K. Natoli, P. Nesseris, S. Paoletti, D. Passalacqua, F. Paterson, K. Patrizii, L. Pisani, A. Potter, D. Pratt, G. W. Quai, S. Radovich, M. Roster, W. Sacquegna, S. Sahlén, M. Sanders, D. B. Sarpa, E. Schneider, A. Sciotti, D. Sellentin, E. Smith, L. C. Sorce, J. G. Tanidis, K. Tao, C. Tarsitano, F. Testera, G. Teyssier, R. Tosi, S. Troja, A. Venhola, A. Vergani, D. Vernardos, G. Verza, G. Vinciguerra, S. Walmsley, M. Walton, N. A. Wright, A. H. Instrumentation and Methods for Astrophysics Astrophysics of Galaxies In the era of large-scale surveys like Euclid, machine learning has become an essential tool for identifying rare yet scientifically valuable objects, such as strong gravitational lenses. However, supervised machine-learning approaches require large quantities of labelled examples to train on, and the limited number of known strong lenses has lead to a reliance on simulations for training. A well-known challenge is that machine-learning models trained on one data domain often underperform when applied to a different domain: in the context of lens finding, this means that strong performance on simulated lenses does not necessarily translate into equally good performance on real observations. In Euclid's Quick Data Release 1 (Q1), covering 63 deg2, 500 strong lens candidates were discovered through a synergy of machine learning, citizen science, and expert visual inspection. These discoveries now allow us to quantify this performance gap and investigate the impact of training on real data. We find that a network trained only on simulations recovers up to 92% of simulated lenses with 100% purity, but only achieves 50% completeness with 24% purity on real Euclid data. By augmenting training data with real Euclid lenses and non-lenses, completeness improves by 25-30% in terms of the expected yield of discoverable lenses in Euclid DR1 and the full Euclid Wide Survey. Roughly 20% of this improvement comes from the inclusion of real lenses in the training data, while 5-10% comes from exposure to a more diverse set of non-lenses and false-positives from Q1. We show that the most effective lens-finding strategy for real-world performance combines the diversity of simulations with the fidelity of real lenses. This hybrid approach establishes a clear methodology for maximising lens discoveries in future data releases from Euclid, and will likely also be applicable to other surveys such as LSST.
title	Euclid Quick Data Release (Q1). From simulations to sky: Advancing machine-learning lens detection with real Euclid data
topic	Instrumentation and Methods for Astrophysics Astrophysics of Galaxies
url	https://arxiv.org/abs/2512.05899