論文の概要: Exoplanet Validation with Machine Learning: 50 new validated Kepler planets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10516v1
• Date: Mon, 24 Aug 2020 15:35:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 12:45:11.354361
• Title: Exoplanet Validation with Machine Learning: 50 new validated Kepler planets
• Title（参考訳）: 機械学習による外惑星検証:50個の検証済みケプラー惑星
• Authors: David J. Armstrong, Jevgenij Gamper, Theodoros Damoulas
• Abstract要約: 現在知られている4000個の太陽系外惑星のうち30%以上が「検証」によって発見されている。 本稿では,事前確率を考慮した確率論的惑星検証を行うための機械学習アルゴリズムを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.986963122264633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over 30% of the ~4000 known exoplanets to date have been discovered using 'validation', where the statistical likelihood of a transit arising from a false positive (FP), non-planetary scenario is calculated. For the large majority of these validated planets calculations were performed using the vespa algorithm (Morton et al. 2016). Regardless of the strengths and weaknesses of vespa, it is highly desirable for the catalogue of known planets not to be dependent on a single method. We demonstrate the use of machine learning algorithms, specifically a gaussian process classifier (GPC) reinforced by other models, to perform probabilistic planet validation incorporating prior probabilities for possible FP scenarios. The GPC can attain a mean log-loss per sample of 0.54 when separating confirmed planets from FPs in the Kepler threshold crossing event (TCE) catalogue. Our models can validate thousands of unseen candidates in seconds once applicable vetting metrics are calculated, and can be adapted to work with the active TESS mission, where the large number of observed targets necessitates the use of automated algorithms. We discuss the limitations and caveats of this methodology, and after accounting for possible failure modes newly validate 50 Kepler candidates as planets, sanity checking the validations by confirming them with vespa using up to date stellar information. Concerning discrepancies with vespa arise for many other candidates, which typically resolve in favour of our models. Given such issues, we caution against using single-method planet validation with either method until the discrepancies are fully understood.
• Abstract（参考訳）: 約4000個の既知の太陽系外惑星のうち30%以上が、偽陽性(FP)から生じる遷移の統計的確率を計算した「バリデーション」を用いて発見されている。 これらの検証された惑星の大部分がvespaアルゴリズムを用いて計算された(morton et al. 2016)。 vespaの強みと弱みにかかわらず、既知の惑星のカタログは単一の方法に依存しない方が非常に望ましい。 本稿では,機械学習アルゴリズム,特に他のモデルで強化されたガウスプロセス分類器(GPC)を用いて,FPシナリオの事前確率を組み込んだ確率論的惑星検証を行う。 GPCは、ケプラーしきい値交差イベント(TCE)カタログにおいて、確認された惑星とFPを分離する際に、サンプルあたり平均0.54のログロスを達成することができる。 私たちのモデルは、適用可能なベッティングメトリクスが計算されれば、数千の未発見の候補を数秒で検証でき、多数の観測対象が自動化アルゴリズムの使用を必要とするアクティブなtessミッションに適応することができます。 この手法の限界と注意事項を議論し、新たに50のケプラー候補を惑星として検証する可能性のある失敗モードを考慮し、最新の恒星情報を用いてvespaで検証することで検証を検証する。 vespaとの相違は、他の多くの候補に対して生じ、通常は我々のモデルに賛成する。 このような問題から,差分が完全に理解されるまで,いずれの手法も単層惑星検証を使用することには注意が必要である。

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