論文の概要: Automated identification of transiting exoplanet candidates in NASA Transiting Exoplanets Survey Satellite (TESS) data with machine learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10326v1
• Date: Sat, 20 Feb 2021 12:28:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:34:43.622857
• Title: Automated identification of transiting exoplanet candidates in NASA Transiting Exoplanets Survey Satellite (TESS) data with machine learning methods
• Title（参考訳）: nasaトランジット系外惑星サーベイ衛星(tess)データにおけるトランジット系外惑星候補の機械学習による自動同定
• Authors: Leon Ofman, Amir Averbuch, Adi Shliselberg, Idan Benaun, David Segev, Aron Rissman
• Abstract要約: AI/ML ThetaRayシステムは当初ケプラー太陽系外惑星のデータで訓練され、確認された太陽系外惑星で検証される。 TESSミッションで発生したしきい値交差イベント(TCE)の10,803光曲線へのThetaRayの適用により、39の新たな惑星候補が発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9491825010518622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel artificial intelligence (AI) technique that uses machine learning (ML) methodologies combines several algorithms, which were developed by ThetaRay, Inc., is applied to NASA's Transiting Exoplanets Survey Satellite (TESS) dataset to identify exoplanetary candidates. The AI/ML ThetaRay system is trained initially with Kepler exoplanetary data and validated with confirmed exoplanets before its application to TESS data. Existing and new features of the data, based on various observational parameters, are constructed and used in the AI/ML analysis by employing semi-supervised and unsupervised machine learning techniques. By the application of ThetaRay system to 10,803 light curves of threshold crossing events (TCEs) produced by the TESS mission, obtained from the Mikulski Archive for Space Telescopes, we uncover 39 new exoplanetary candidates (EPC) targets. This study demonstrates for the first time the successful application of combined multiple AI/ML-based methodologies to a large astrophysical dataset for rapid automated classification of EPCs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)手法を用いた新しい人工知能(AI)技術は、ThetaRay, Inc.によって開発されたいくつかのアルゴリズムを組み合わせて、NASAのトランジット太陽系外惑星探査衛星(TESS)データセットに適用され、外惑星候補を特定する。 AI/ML ThetaRayシステムは、最初にケプラー外惑星データで訓練され、TESSデータに適用する前に確認された外惑星で検証されます。 さまざまな観測パラメータに基づく既存および新機能は、半監視および非監視の機械学習技術を用いてAI/ML分析に構築され、使用されます。 宇宙望遠鏡のミクルスキアーカイブから得られたTESSミッションによって生成される10,803光曲線のしきい値交差イベント(TCE)へのThetaRayシステムの適用により、39の新しい太陽系外惑星候補(EPC)ターゲットを発見しました。 この研究は、EPCの迅速な自動分類のための大規模な天体物理データセットへの複数のAI/MLベースの方法論の組み合わせの成功した適用を初めて実証する。

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