Fugu-MT 論文翻訳(概要): Searching for Novel Chemistry in Exoplanetary Atmospheres using Machine Learning for Anomaly Detection

論文の概要: Searching for Novel Chemistry in Exoplanetary Atmospheres using Machine Learning for Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07604v1
Date: Tue, 15 Aug 2023 07:19:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-16 13:50:15.407474
Title: Searching for Novel Chemistry in Exoplanetary Atmospheres using Machine Learning for Anomaly Detection
Title（参考訳）: 異常検出のための機械学習による外惑星大気の新化学の探索
Authors: Roy T. Forestano, Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva, Eyup B. Unlu
Abstract要約: 我々は、異常検出のための機械学習(ML)技術の太陽系外惑星トランジットスペクトルへの応用を提唱する。合成スペクトルの大規模公開データベース上での2つの一般的な異常検出手法の有効性を実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The next generation of telescopes will yield a substantial increase in the availability of high-resolution spectroscopic data for thousands of exoplanets. The sheer volume of data and number of planets to be analyzed greatly motivate the development of new, fast and efficient methods for flagging interesting planets for reobservation and detailed analysis. We advocate the application of machine learning (ML) techniques for anomaly (novelty) detection to exoplanet transit spectra, with the goal of identifying planets with unusual chemical composition and even searching for unknown biosignatures. We successfully demonstrate the feasibility of two popular anomaly detection methods (Local Outlier Factor and One Class Support Vector Machine) on a large public database of synthetic spectra. We consider several test cases, each with different levels of instrumental noise. In each case, we use ROC curves to quantify and compare the performance of the two ML techniques.
Abstract（参考訳）: 次世代の望遠鏡は、何千もの太陽系外惑星の高解像度の分光データが得られるようになるだろう。分析対象となる大量のデータと惑星の数は、観測と詳細な分析のために興味深い惑星をフラグ付けするための、新しい高速で効率的な方法の開発を大いに動機付けている。我々は、異常な化学組成を持つ惑星を同定し、未知の生物記号を探すことを目的として、太陽系外惑星トランジットスペクトルに対する異常検出のための機械学習(ML)技術の応用を提唱する。合成スペクトルの大規模公開データベース上で,2つの一般的な異常検出手法(局所外部因子と一クラス支援ベクトルマシン)の有効性を実証した。計器音のレベルが異なる複数のテストケースについて検討した。いずれの場合も、ROC曲線を用いて2つのML手法の性能を定量化し比較する。

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