論文の概要: ExoplANNET: A deep learning algorithm to detect and identify planetary signals in radial velocity data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09335v2
• Date: Sat, 1 Jul 2023 16:07:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-04 14:12:49.279311
• Title: ExoplANNET: A deep learning algorithm to detect and identify planetary signals in radial velocity data
• Title（参考訳）: ExoplANNET:放射速度データにおける惑星信号の検出と識別のためのディープラーニングアルゴリズム
• Authors: L. A. Nieto, R. F. D\'iaz
• Abstract要約: 放射速度法で検出された信号の意義の計算に代えて,ニューラルネットワークを提案する。 このアルゴリズムは、惑星の伴星を伴わないシステムの合成データを用いて訓練される。 偽陽性は28パーセント減少し、実行時間は従来の方法よりも5桁高速である。
• 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: The detection of exoplanets with the radial velocity method consists in detecting variations of the stellar velocity caused by an unseen sub-stellar companion. Instrumental errors, irregular time sampling, and different noise sources originating in the intrinsic variability of the star can hinder the interpretation of the data, and even lead to spurious detections. In recent times, work began to emerge in the field of extrasolar planets that use Machine Learning algorithms, some with results that exceed those obtained with the traditional techniques in the field. We seek to explore the scope of the neural networks in the radial velocity method, in particular for exoplanet detection in the presence of correlated noise of stellar origin. In this work, a neural network is proposed to replace the computation of the significance of the signal detected with the radial velocity method and to classify it as of planetary origin or not. The algorithm is trained using synthetic data of systems with and without planetary companions. We injected realistic correlated noise in the simulations, based on previous studies of the behaviour of stellar activity. The performance of the network is compared to the traditional method based on null hypothesis significance testing. The network achieves 28 % fewer false positives. The improvement is observed mainly in the detection of small-amplitude signals associated with low-mass planets. In addition, its execution time is five orders of magnitude faster than the traditional method. The superior performance exhibited by the algorithm has only been tested on simulated radial velocity data so far. Although in principle it should be straightforward to adapt it for use in real time series, its performance has to be tested thoroughly. Future work should permit evaluating its potential for adoption as a valuable tool for exoplanet detection.
• Abstract（参考訳）: 放射速度法による太陽系外惑星の検出は、未発見の恒星間伴星による恒星の速度の変化を検出することを含む。 インスツルメンタルエラー、不規則な時間サンプリング、恒星の内在的な変動に起因する異なるノイズ源は、データの解釈を妨げ、さらに急激な検出にも繋がる。 最近では、機械学習アルゴリズムを使用する太陽系外惑星の分野に研究が出現し始め、その分野の伝統的な技術で得られた成果を超えるものも現れた。 本研究では、放射速度法におけるニューラルネットワークのスコープ、特に恒星起源の相関ノイズの存在下での太陽系外惑星検出について探究する。 本研究では、放射速度法で検出された信号の意義の計算を置換し、惑星の起源として分類するニューラルネットワークを提案する。 このアルゴリズムは惑星の伴星を持たないシステムの合成データを用いて訓練される。 恒星活動の挙動に関する過去の研究に基づいて,シミュレーションにおいて現実的な相関ノイズを注入した。 ネットワークの性能は、null仮説の重要度テストに基づく従来の手法と比較される。 ネットワークの偽陽性率は28%減少している。 この改良は、主に低質量惑星に関連する小振幅信号の検出で観察される。 さらに、実行時間は従来の方法よりも5桁高速である。 アルゴリズムが示す優れた性能は、これまでシミュレーションされたラジアル速度データでのみテストされてきた。 原則として、リアルタイムシリーズでの使用に適応するのは簡単であるべきだが、その性能を徹底的にテストする必要がある。 今後は、太陽系外惑星検出のための貴重なツールとして採用される可能性を評価する必要がある。

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