論文の概要: Asteroids co-orbital motion classification based on Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10603v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 13:19:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 14:25:02.201722
- Title: Asteroids co-orbital motion classification based on Machine Learning
- Title（参考訳）: 機械学習に基づく小惑星共軌道運動分類
- Authors: Giulia Ciacci and Andrea Barucci and Sara Di Ruzza and Elisa Maria
Alessi
- Abstract要約: 我々は、JPLホライズンズ系の実際の小惑星の自転を捉え、惑星との平均運動共鳴における4つの異なる動きについて考察する。
変数テータの時系列は、その問題に対してアドホックを定義したデータ解析パイプラインを用いて研究される。
我々は,アルゴリズムが時系列を高い性能で正確に識別し,分類する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we explore how to classify asteroids in co-orbital motion with
a given planet using Machine Learning. We consider four different kinds of
motion in mean motion resonance with the planet, nominally Tadpole, Horseshoe
and Quasi-satellite, building 3 datasets defined as Real (taking the
ephemerides of real asteroids from the JPL Horizons system), Ideal and
Perturbed (both simulated, obtained by propagating initial conditions
considering two different dynamical systems) for training and testing the
Machine Learning algorithms in different conditions.
The time series of the variable theta (angle related to the resonance) are
studied with a data analysis pipeline defined ad hoc for the problem and
composed by: data creation and annotation, time series features extraction
thanks to the tsfresh package (potentially followed by selection and
standardization) and the application of Machine Learning algorithms for
Dimensionality Reduction and Classification. Such approach, based on features
extracted from the time series, allows to work with a smaller number of data
with respect to Deep Learning algorithms, also allowing to define a ranking of
the importance of the features. Physical Interpretability of the features is
another key point of this approach. In addition, we introduce the SHapley
Additive exPlanations for Explainability technique.
Different training and test sets are used, in order to understand the power
and the limits of our approach. The results show how the algorithms are able to
identify and classify correctly the time series, with a high degree of
performance.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、機械学習を用いて、小惑星の軌道運動と惑星との分類方法について検討する。
そこで我々は,惑星との平均運動共鳴における4つの異なる動きについて考察し,3つのデータセットをReal(JPLホライズンズ・システムからの小惑星の自転)、Ideal and Perturbed(2つの異なる力学系を考慮した初期条件の伝播)で構築し,機械学習アルゴリズムを異なる条件で訓練・テストする。
データ作成とアノテーション、tsfreshパッケージによる時系列特徴抽出(潜在的に選択と標準化が続く)、および次元の縮小と分類のための機械学習アルゴリズムの適用により構成される、問題のアドホックを定義するデータ解析パイプラインを用いて、可変テタ(共振に関連する角度)の時系列を解析する。
このようなアプローチは、時系列から抽出した特徴に基づいて、ディープラーニングアルゴリズムに関してより少ないデータを扱うことが可能であり、特徴の重要性のランキングを定義することもできる。
特徴の物理的解釈可能性もこのアプローチの重要なポイントである。
また,SHapley Additive exPlanations for Explainabilityについて紹介する。
私たちのアプローチのパワーと限界を理解するために、さまざまなトレーニングとテストセットが使用されます。
その結果,アルゴリズムが時系列を正しく識別・分類し,高い性能を発揮できることを示した。
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