論文の概要: Assessing Exoplanet Habitability through Data-driven Approaches: A Comprehensive Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11204v1
• Date: Thu, 18 May 2023 17:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 17:47:54.883557
• Title: Assessing Exoplanet Habitability through Data-driven Approaches: A Comprehensive Literature Review
• Title（参考訳）: データ駆動アプローチによる太陽系外惑星の居住性評価--包括的な文献レビュー
• Authors: Mithil Sai Jakka
• Abstract要約: レビューは、太陽系外惑星研究における新たなトレンドと進歩を照らすことを目的としている。 太陽系外惑星の検出、分類、可視化の相互作用に焦点を当てる。 太陽系外惑星研究で使用される機械学習アプローチの幅広いスペクトルを記述する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exploration and study of exoplanets remain at the frontier of astronomical research, challenging scientists to continuously innovate and refine methodologies to navigate the vast, complex data these celestial bodies produce. This literature the review aims to illuminate the emerging trends and advancements within this sphere, specifically focusing on the interplay between exoplanet detection, classification, and visualization, and the the increasingly pivotal role of machine learning and computational models. Our journey through this realm of exploration commences with a comprehensive analysis of fifteen meticulously selected, seminal papers in the field. These papers, each representing a distinct facet of exoplanet research, collectively offer a multi-dimensional perspective on the current state of the field. They provide valuable insights into the innovative application of machine learning techniques to overcome the challenges posed by the analysis and interpretation of astronomical data. From the application of Support Vector Machines (SVM) to Deep Learning models, the review encapsulates the broad spectrum of machine learning approaches employed in exoplanet research. The review also seeks to unravel the story woven by the data within these papers, detailing the triumphs and tribulations of the field. It highlights the increasing reliance on diverse datasets, such as Kepler and TESS, and the push for improved accuracy in exoplanet detection and classification models. The narrative concludes with key takeaways and insights, drawing together the threads of research to present a cohesive picture of the direction in which the field is moving. This literature review, therefore, serves not just as an academic exploration, but also as a narrative of scientific discovery and innovation in the quest to understand our cosmic neighborhood.
• Abstract（参考訳）: 太陽系外惑星の探査と研究は、天文学研究の最前線に留まっており、これらの天体が生み出す膨大な複雑なデータを探索するために、科学者が継続的に手法を革新し洗練するよう挑戦している。 このレビューは、外惑星の検出、分類、可視化、そして機械学習と計算モデルのますます重要な役割の間の相互作用に焦点を当て、この領域における新たなトレンドと進歩を照らすことを目的としている。 この分野における15の精巧に選択された学術論文を包括的に分析し、この探究の領域を旅する。 これらの論文は、それぞれ外惑星研究の異なる側面を表しており、総じて場の現在の状態に関する多次元的な視点を提供している。 彼らは天文学データの分析と解釈によって生じる課題を克服するために、機械学習技術の革新的応用に対する貴重な洞察を提供する。 Support Vector Machines (SVM) の応用からディープラーニングモデルまで、このレビューは外惑星研究で使用される機械学習アプローチの幅広いスペクトルをカプセル化している。 レビューはまた、これらの論文のデータによって織り込まれた物語を解明し、フィールドの勝利とトリビュールを詳述することを目指している。 KeplerやTESSといった多様なデータセットへの依存度の増加と、太陽系外惑星の検出と分類モデルにおける精度向上の推進を強調している。 物語は重要な内容と洞察で締めくくり、研究の糸をまとめて、フィールドが動いている方向の密集した絵を描いている。 したがって、この文献レビューは、学術的な探究だけでなく、我々の宇宙近辺を理解するための探究における科学的発見と革新の物語としても役立つ。

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