Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identifying Potential Exomoon Signals with Convolutional Neural Networks

論文の概要: Identifying Potential Exomoon Signals with Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10503v1
Date: Wed, 22 Sep 2021 03:37:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-23 13:34:32.881058
Title: Identifying Potential Exomoon Signals with Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークによる電位運動信号の同定
Authors: Alex Teachey and David Kipping
Abstract要約: コンボリューションニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルをトレーニングし、ケプラーが観測した単一トランジットイベントにおける候補エクソモオン信号を特定する。これらのトランジットのごく一部には月のような信号が含まれているが、この結果からエキソモンの発生率の強い推測には注意が必要である。
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: Targeted observations of possible exomoon host systems will remain difficult to obtain and time-consuming to analyze in the foreseeable future. As such, time-domain surveys such as Kepler, K2 and TESS will continue to play a critical role as the first step in identifying candidate exomoon systems, which may then be followed-up with premier ground- or space-based telescopes. In this work, we train an ensemble of convolutional neural networks (CNNs) to identify candidate exomoon signals in single-transit events observed by Kepler. Our training set consists of ${\sim}$27,000 examples of synthetic, planet-only and planet+moon single transits, injected into Kepler light curves. We achieve up to 88\% classification accuracy with individual CNN architectures and 97\% precision in identifying the moons in the validation set when the CNN ensemble is in total agreement. We then apply the CNN ensemble to light curves from 1880 Kepler Objects of Interest with periods $>10$ days ($\sim$57,000 individual transits), and further test the accuracy of the CNN classifier by injecting planet transits into each light curve, thus quantifying the extent to which residual stellar activity may result in false positive classifications. We find a small fraction of these transits contain moon-like signals, though we caution against strong inferences of the exomoon occurrence rate from this result. We conclude by discussing some ongoing challenges to utilizing neural networks for the exomoon search.
Abstract（参考訳）: 有望なエクソムーンのホストシステムのターゲットとなる観測は、当面は取得が難しく、分析に時間がかかるだろう。そのため、ケプラー、K2、TESSのような時間領域の調査は、候補エクソモン系を特定する最初のステップとして、引き続き重要な役割を果たす。本研究では,Kepler が観測した単一トランジットイベントにおいて,コンボリューションニューラルネットワーク (CNN) のアンサンブルを訓練し,候補エクソモオン信号の同定を行う。私たちのトレーニングセットは、ケプラー光度曲線に注入された合成、惑星のみ、惑星+ムーンの27,000ドルのサンプルで構成されています。我々は、個々のCNNアーキテクチャで最大88%の分類精度を達成し、CNNアンサンブルが全一致である場合に、検証セット内の衛星を特定する精度を97パーセントまで向上する。次に、1880年のケプラー天体の光線曲線にcnnアンサンブルを適用し、周期が10$ days (\sim$57,000個別トランジット)であり、さらに惑星のトランジットを各光線曲線に注入することでcnn分類器の精度をテストし、恒星活動の残留が偽の正の分類をもたらす程度を定量化する。これらのトランジットのごく一部は月のような信号を含んでいるが、この結果からのエクソムーン発生率の強い推論には注意が必要である。結論として,exomoon検索におけるニューラルネットワーク活用の課題について考察した。

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