論文の概要: Discovering Long-period Exoplanets using Deep Learning with Citizen Science Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06903v1
• Date: Sun, 13 Nov 2022 13:33:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 20:38:25.403768
• Title: Discovering Long-period Exoplanets using Deep Learning with Citizen Science Labels
• Title（参考訳）: 市民科学ラベルを用いた深層学習による長期太陽系外惑星の発見
• Authors: Shreshth A. Malik, Nora L. Eisner, Chris J. Lintott, Yarin Gal
• Abstract要約: 我々は、PHTボランティアスコアをトレーニングデータとして、惑星移動を分類するために、1次元畳み込みニューラルネットワークを訓練する。 我々は、ボランティアスコアを使用することで、合成データよりもパフォーマンスが大幅に向上し、既知の惑星の回復を可能にすることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.92211254318365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated planetary transit detection has become vital to prioritize candidates for expert analysis given the scale of modern telescopic surveys. While current methods for short-period exoplanet detection work effectively due to periodicity in the light curves, there lacks a robust approach for detecting single-transit events. However, volunteer-labelled transits recently collected by the Planet Hunters TESS (PHT) project now provide an unprecedented opportunity to investigate a data-driven approach to long-period exoplanet detection. In this work, we train a 1-D convolutional neural network to classify planetary transits using PHT volunteer scores as training data. We find using volunteer scores significantly improves performance over synthetic data, and enables the recovery of known planets at a precision and rate matching that of the volunteers. Importantly, the model also recovers transits found by volunteers but missed by current automated methods.
• Abstract（参考訳）: 惑星のトランジットの自動検出は、現代の遠隔調査の規模から専門家分析の候補を優先するために欠かせないものとなっている。 現在の短周期外惑星検出法は、光曲線の周期性によって効果的に機能するが、単一トランジット事象を検出するための堅牢なアプローチは存在しない。 しかし、最近Planet Hunters TESS(PHT)プロジェクトによって収集されたボランティアによるトランジットは、長周期の太陽系外惑星検出に対するデータ駆動のアプローチを調査する前例のない機会となっている。 本研究では、1次元畳み込みニューラルネットワークを訓練し、PHTボランティアスコアをトレーニングデータとして惑星移動を分類する。 ボランティアスコアを用いることで、合成データよりもパフォーマンスが大幅に向上し、既知の惑星を精度よく回収し、ボランティアと一致させることができる。 重要な点として、このモデルはボランティアが発見した交通手段を復元するが、現在の自動化手法では見逃している。

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