論文の概要: Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11888v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 11:14:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 16:47:00.911105
• Title: Analyze Mass Spectrometry data with Artificial Intelligence to assist the understanding of past habitability of Mars and provide insights for future missions
• Title（参考訳）: 火星の過去の居住可能性を理解するための人工知能による質量分析データの解析と今後のミッションへの洞察
• Authors: Ioannis Nasios
• Abstract要約: 本稿では,古代火星の居住可能性検出のための質量分析データへの人工知能の応用について述べる。 火星のデータを収集したものの、地球上のあらゆる天体に対して同じアプローチを再現することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents an application of artificial intelligence on mass spectrometry data for detecting habitability potential of ancient Mars. Although data was collected for planet Mars the same approach can be replicated for any terrestrial object of our solar system. Furthermore, proposed methodology can be adapted to any domain that uses mass spectrometry. This research is focused in data analysis of two mass spectrometry techniques, evolved gas analysis (EGA-MS) and gas chromatography (GC-MS), which are used to identify specific chemical compounds in geological material samples. The study demonstrates the applicability of EGA-MS and GC-MS data to extra-terrestrial material analysis. Most important features of proposed methodology includes square root transformation of mass spectrometry values, conversion of raw data to 2D sprectrograms and utilization of specific machine learning models and techniques to avoid overfitting on relative small datasets. Both EGA-MS and GC-MS datasets come from NASA and two machine learning competitions that the author participated and exploited. Complete running code for the GC-MS dataset/competition is available at GitHub.1 Raw training mass spectrometry data include [0, 1] labels of specific chemical compounds, selected to provide valuable insights and contribute to our understanding of the potential past habitability of Mars.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,古代火星の居住可能性検出のための質量分析データへの人工知能の応用について述べる。 火星で収集されたデータは、太陽系のあらゆる天体に対して同じアプローチで複製することができる。 さらに、提案手法は質量分析を用いる任意の領域に適応することができる。 本研究は,地質試料中の特定の化学物質を同定するために用いられるガス分析法 (ega-ms) とガスクロマトグラフィー法 (gc-ms) の2つの質量分析手法のデータ分析に焦点を当てている。 本研究では,地球外物質分析へのEGA-MSおよびGC-MSデータの適用性を示す。 提案手法の最も重要な特徴は、質量分析値の正方根変換、生データの2次元スプレットログラムへの変換、および比較的小さなデータセットへの過剰フィットを避けるために特定の機械学習モデルと技術の利用である。 EGA-MSとGC-MSのデータセットはどちらも、NASAと、著者が参加して活用した2つの機械学習コンペから生まれたものだ。 GC-MSデータセット/競合の完全な実行コードはGitHub.1で公開されている。 生訓練質量分析データには、特定の化学物質の[0, 1]ラベルが含まれており、貴重な洞察を提供し、火星の過去の居住可能性の理解に寄与している。

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