論文の概要: Unsupervised Distribution Learning for Lunar Surface Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04634v1
• Date: Tue, 14 Jan 2020 05:38:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 13:45:18.293203
• Title: Unsupervised Distribution Learning for Lunar Surface Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 月面異常検出のための教師なし分布学習
• Authors: Adam Lesnikowski, Valentin T. Bickel, Daniel Angerhausen
• Abstract要約: 月面リモートセンシングデータに,現代のデータ駆動機械学習技術がうまく適用可能であることを示す。 特に、アポロ15号の着陸モジュールを見つけるために、教師なし分布学習ニューラルネットワークモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we show that modern data-driven machine learning techniques can be successfully applied on lunar surface remote sensing data to learn, in an unsupervised way, sufficiently good representations of the data distribution to enable lunar technosignature and anomaly detection. In particular we train an unsupervised distribution learning neural network model to find the Apollo 15 landing module in a testing dataset, with no dataset specific model or hyperparameter tuning. Sufficiently good unsupervised data density estimation has the promise of enabling myriad useful downstream tasks, including locating lunar resources for future space flight and colonization, finding new impact craters or lunar surface reshaping, and algorithmically deciding the importance of unlabeled samples to send back from power- and bandwidth-constrained missions. We show in this work that such unsupervised learning can be successfully done in the lunar remote sensing and space science contexts.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、現代のデータ駆動機械学習技術が月面リモートセンシングデータに適用され、教師なしの方法でデータ分布の十分な表現を学習し、月面テクノシグナチャと異常検出を可能にすることを示す。 特に、教師なし分散学習ニューラルネットワークモデルをトレーニングし、データセット固有のモデルやハイパーパラメータチューニングなしで、テストデータセットでアポロ15号着陸モジュールを見つける。 十分な教師なしデータ密度の推定は、将来の宇宙飛行や植民地化のための月面資源の探索、新しい衝突クレーターや月面の再形成の発見、電力と帯域の制限されたミッションから送り返すためのラベルなしサンプルの重要性をアルゴリズム的に決定することなど、非常に有用な下流タスクを可能にする。 本研究では,このような教師なし学習が,月面リモートセンシングや宇宙科学の文脈でうまく行えることを示す。

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