Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exoplanet Detection using Machine Learning

論文の概要: Exoplanet Detection using Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14135v2
Date: Fri, 5 Mar 2021 00:08:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-19 20:04:16.701764
Title: Exoplanet Detection using Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習を用いた外惑星検出
Authors: Abhishek Malik, Benjamin P. Moster and Christian Obermeier
Abstract要約: トランジット法を用いて外惑星を検出する機械学習に基づく新しい手法を提案する。ケプラーのデータでは、AUCが0.948である惑星を予測できるため、真の惑星信号の94.8%が非惑星信号よりも高い位置にある。トランジット系外惑星探査衛星(TESS)のデータでは、我々の方法では光曲線を0.98の精度で分類することができ、0.82のリコールで惑星を0.63の精度で識別できることがわかった。
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: We introduce a new machine learning based technique to detect exoplanets using the transit method. Machine learning and deep learning techniques have proven to be broadly applicable in various scientific research areas. We aim to exploit some of these methods to improve the conventional algorithm based approaches presently used in astrophysics to detect exoplanets. Using the time-series analysis library TSFresh to analyse light curves, we extracted 789 features from each curve, which capture the information about the characteristics of a light curve. We then used these features to train a gradient boosting classifier using the machine learning tool lightgbm. This approach was tested on simulated data, which showed that is more effective than the conventional box least squares fitting (BLS) method. We further found that our method produced comparable results to existing state-of-the-art deep learning models, while being much more computationally efficient and without needing folded and secondary views of the light curves. For Kepler data, the method is able to predict a planet with an AUC of 0.948, so that 94.8 per cent of the true planet signals are ranked higher than non-planet signals. The resulting recall is 0.96, so that 96 per cent of real planets are classified as planets. For the Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) data, we found our method can classify light curves with an accuracy of 0.98, and is able to identify planets with a recall of 0.82 at a precision of 0.63.
Abstract（参考訳）: トランジット法を用いて外惑星を検出する機械学習に基づく新しい手法を提案する。機械学習とディープラーニング技術は、様々な科学研究分野に広く応用されていることが証明されている。我々は、これらの手法のいくつかを応用して、現在天体物理学で使われている従来のアルゴリズムに基づくアプローチを改善し、外惑星を検出することを目指している。時系列解析ライブラリtsfreshを用いて光曲線の解析を行い,各曲線から789個の特徴を抽出し,光曲線の特性に関する情報を得た。次に、これらの機能を使って、機械学習ツールLightgbmを使って勾配向上分類器を訓練しました。このアプローチはシミュレーションデータを用いてテストされ、従来のbox least squares fitting (bls) 法よりも効果的であった。さらに,本手法は既存の最先端ディープラーニングモデルに匹敵する結果を得たが,計算効率は向上し,光曲線の折り畳みや二次ビューは不要であった。ケプラーのデータでは、実際の惑星信号の94.8%が非惑星信号よりも上位にランクされるように、auc 0.948の惑星を予測することができる。その結果のリコールは0.96であり、実際の惑星の96パーセントが惑星に分類される。通過する太陽系外惑星サーベイ衛星 (tess) のデータについて, 精度0.98で光度曲線を分類し, 0.82のリコールで0.63の精度で惑星を識別できることを確認した。

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