論文の概要: Automation Of Transiting Exoplanet Detection, Identification and Habitability Assessment Using Machine Learning Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03298v1
• Date: Mon, 6 Dec 2021 19:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-09 07:57:04.833289
• Title: Automation Of Transiting Exoplanet Detection, Identification and Habitability Assessment Using Machine Learning Approaches
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたトランジット外惑星検出・識別・居住性評価の自動化
• Authors: Pawel Pratyush, Akshata Gangrade
• Abstract要約: 我々はケプラー望遠鏡で捉えた恒星からの光強度曲線を分析し、惑星系の存在の性質を示すポテンシャル曲線を検出する。 我々は、いくつかの最先端機械学習とアンサンブルアプローチを活用することで、外惑星識別と居住可能性判定の自動化に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are at a unique timeline in the history of human evolution where we may be able to discover earth-like planets around stars outside our solar system where conditions can support life or even find evidence of life on those planets. With the launch of several satellites in recent years by NASA, ESA, and other major space agencies, an ample amount of datasets are at our disposal which can be utilized to train machine learning models that can automate the arduous tasks of exoplanet detection, its identification, and habitability determination. Automating these tasks can save a considerable amount of time and minimize human errors due to manual intervention. To achieve this aim, we first analyze the light intensity curves from stars captured by the Kepler telescope to detect the potential curves that exhibit the characteristics of an existence of a possible planetary system. For this detection, along with training conventional models, we propose a stacked GBDT model that can be trained on multiple representations of the light signals simultaneously. Subsequently, we address the automation of exoplanet identification and habitability determination by leveraging several state-of-art machine learning and ensemble approaches. The identification of exoplanets aims to distinguish false positive instances from the actual instances of exoplanets whereas the habitability assessment groups the exoplanet instances into different clusters based on their habitable characteristics. Additionally, we propose a new metric called Adequate Thermal Adequacy (ATA) score to establish a potential linear relationship between habitable and non-habitable instances. Experimental results suggest that the proposed stacked GBDT model outperformed the conventional models in detecting transiting exoplanets. Furthermore, the incorporation of ATA scores in habitability classification enhanced the performance of models.
• Abstract（参考訳）: 私たちは人類の進化の歴史の中で、地球のような惑星を太陽系の外の星の周りに見つけ、そこでは生命を支えたり、その惑星上で生命の証拠を見つけることができる。 近年、NASA、ESA、その他の主要宇宙機関による人工衛星の打ち上げにより、太陽系外惑星検出やその識別、居住性決定といった困難なタスクを自動化する機械学習モデルのトレーニングに利用できる膨大なデータセットが処分されている。 これらのタスクの自動化は、かなりの時間を節約し、手動による介入によるヒューマンエラーを最小限にする。 この目的を達成するために、まずケプラー望遠鏡が捉えた恒星からの光強度曲線を分析し、惑星系の存在の特徴を示すポテンシャル曲線を検出する。 この検出のために、従来のモデルのトレーニングとともに、光信号の複数の表現を同時に訓練できるスタック型gbdtモデルを提案する。 その後、いくつかの最先端機械学習とアンサンブルアプローチを活用して、外惑星識別と居住可能性判定の自動化に取り組む。 太陽系外惑星の同定は、外惑星の実際のインスタンスと偽陽性のインスタンスを区別することを目的としているが、居住性評価は、外惑星のインスタンスを居住可能な特性に基づいて異なるクラスターに分類する。 さらに,Adequate Thermal Adequacy (ATA) スコアと呼ばれる新しい指標を提案し,居住可能インスタンスと非居住可能インスタンスの線形関係を確立する。 実験結果から,提案した積み重ねGBDTモデルは,通過系外惑星の検出において従来のモデルよりも優れていたことが示唆された。 さらに,居住性分類におけるATAスコアの導入により,モデルの性能が向上した。

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