論文の概要: Reconstructing Atmospheric Parameters of Exoplanets Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01227v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 14:16:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:32:57.318716
• Title: Reconstructing Atmospheric Parameters of Exoplanets Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による外惑星の大気パラメータの再構成
• Authors: Flavio Giobergia, Alkis Koudounas, Elena Baralis
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルアーキテクチャ内での深層学習と逆モデリング技術を組み合わせて,外惑星からの大気パラメータを抽出する多目的確率回帰手法を提案する。 我々の手法は計算の限界を克服し、以前の手法よりも優れており、惑星外大気の効率的な分析を可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.735933075230069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exploring exoplanets has transformed our understanding of the universe by revealing many planetary systems that defy our current understanding. To study their atmospheres, spectroscopic observations are used to infer essential atmospheric properties that are not directly measurable. Estimating atmospheric parameters that best fit the observed spectrum within a specified atmospheric model is a complex problem that is difficult to model. In this paper, we present a multi-target probabilistic regression approach that combines deep learning and inverse modeling techniques within a multimodal architecture to extract atmospheric parameters from exoplanets. Our methodology overcomes computational limitations and outperforms previous approaches, enabling efficient analysis of exoplanetary atmospheres. This research contributes to advancements in the field of exoplanet research and offers valuable insights for future studies.
• Abstract（参考訳）: 太陽系外惑星の探索は、現在の理解に反する多くの惑星系を明らかにすることで宇宙の理解を変えました。 大気を研究するために、分光観測は直接測定できない重要な大気特性を推測するために用いられる。 特定の大気モデル内で観測されたスペクトルに最も適する大気パラメータの推定は、モデル化が難しい複雑な問題である。 本稿では,マルチモーダルアーキテクチャ内での深層学習と逆モデリング技術を組み合わせて,外惑星からの大気パラメータを抽出する多目的確率回帰手法を提案する。 本手法は、計算の限界を克服し、これまでのアプローチを上回り、惑星外大気の効率的な分析を可能にする。 この研究は太陽系外惑星研究の進歩に貢献し、将来の研究に貴重な洞察を提供する。

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