論文の概要: Machine Learning for Searching the Dark Energy Survey for Trans-Neptunian Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12856v2
• Date: Thu, 10 Dec 2020 09:51:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 04:00:20.046374
• Title: Machine Learning for Searching the Dark Energy Survey for Trans-Neptunian Objects
• Title（参考訳）: トランスネプツニアン物体のダークエネルギーサーベイ探索のための機械学習
• Authors: B. Henghes, O. Lahav, D. W. Gerdes, E. Lin, R. Morgan, T. M. C. Abbott, M. Aguena, S. Allam, J. Annis, S. Avila, E. Bertin, D. Brooks, D. L. Burke, A. CarneroRosell, M. CarrascoKind, J. Carretero, C. Conselice, M. Costanzi, L. N. da Costa, J. DeVicente, S. Desai, H. T. Diehl, P. Doel, S. Everett, I. Ferrero, J. Frieman, J. Garc\'ia-Bellido, E. Gaztanaga, D. Gruen, R. A. Gruendl, J. Gschwend, G. Gutierrez, W. G. Hartley, S. R. Hinton, K. Honscheid, B. Hoyle, D. J. James, K. Kuehn, N. Kuropatkin, J. L. Marshall, P. Melchior, F. Menanteau, R. Miquel, R. L. C. Ogando, A. Palmese, F. Paz-Chinch\'on, A. A. Plazas, A. K. Romer, C. S\'anchez, E. Sanchez, V. Scarpine, M. Schubnell, S. Serrano, M. Smith, M. Soares-Santos, E. Suchyta, G. Tarle, C. To, and R. D. Wilkinson (DES collaboration)
• Abstract要約: ダークエネルギーサーベイ(DES)データ中のTNO(Trans-Neptunian Objects)の探索効率を機械学習により向上させる方法について検討した。
• 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 paper we investigate how implementing machine learning could improve the efficiency of the search for Trans-Neptunian Objects (TNOs) within Dark Energy Survey (DES) data when used alongside orbit fitting. The discovery of multiple TNOs that appear to show a similarity in their orbital parameters has led to the suggestion that one or more undetected planets, an as yet undiscovered "Planet 9", may be present in the outer Solar System. DES is well placed to detect such a planet and has already been used to discover many other TNOs. Here, we perform tests on eight different supervised machine learning algorithms, using a dataset consisting of simulated TNOs buried within real DES noise data. We found that the best performing classifier was the Random Forest which, when optimised, performed well at detecting the rare objects. We achieve an area under the receiver operating characteristic (ROC) curve, (AUC) $= 0.996 \pm 0.001$. After optimizing the decision threshold of the Random Forest, we achieve a recall of 0.96 while maintaining a precision of 0.80. Finally, by using the optimized classifier to pre-select objects, we are able to run the orbit-fitting stage of our detection pipeline five times faster.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ダークエネルギーサーベイ(des)データ中のトランスネプツニアン物体(tnos)の探索を軌道フィッティングと共に行うことで,機械学習の実装により効率が向上することを示す。 軌道パラメータに類似性を示す複数のtnoの発見は、1つ以上の発見されていない惑星、すなわち未発見の「惑星9」が太陽系外惑星に存在する可能性を示唆している。 DESはそのような惑星を検出するのによく使われており、すでに多くのTNOを発見している。 本稿では,実desノイズデータに埋もれたシミュレーションtnoからなるデータセットを用いて,8種類の教師付き機械学習アルゴリズムでテストを行う。 最善の分類器はランダム・フォレストであり,最適化された場合,希少物体の検出に優れていた。 受信機動作特性(roc)曲線の下の領域は、 (auc) $= 0.996 \pm 0.001$である。 ランダムフォレストの決定閾値を最適化した後、精度0.80を維持しながら0.96のリコールを達成する。 最後に、最適化された分類器を使ってオブジェクトを事前選択することで、検出パイプラインの軌道適合ステージを5倍高速に実行できる。

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