論文の概要: The GPU Phase Folding and Deep Learning Method for Detecting Exoplanet Transits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02063v2
• Date: Sun, 21 Jan 2024 21:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-24 00:16:26.550765
• Title: The GPU Phase Folding and Deep Learning Method for Detecting Exoplanet Transits
• Title（参考訳）: 太陽系外惑星トランジット検出のためのGPU位相フォルダリングと深層学習法
• Authors: Kaitlyn Wang, Jian Ge, Kevin Willis, Kevin Wang, Yinan Zhao
• Abstract要約: GPFCは、低信号対雑音比のトランジット信号を増幅するためにGPU上で並列化された高速な折り畳みアルゴリズムである。 CNNは200万の合成光度曲線をトレーニングし、それぞれの周期で惑星の信号の可能性を示すスコアを報告した。 GPFCは、主要なBox-fitting Least Squares (BLS) 法よりも3桁の速度を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.281682100876565
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents GPFC, a novel Graphics Processing Unit (GPU) Phase Folding and Convolutional Neural Network (CNN) system to detect exoplanets using the transit method. We devise a fast folding algorithm parallelized on a GPU to amplify low signal-to-noise ratio transit signals, allowing a search at high precision and speed. A CNN trained on two million synthetic light curves reports a score indicating the likelihood of a planetary signal at each period. While the GPFC method has broad applicability across period ranges, this research specifically focuses on detecting ultra-short-period planets with orbital periods less than one day. GPFC improves on speed by three orders of magnitude over the predominant Box-fitting Least Squares (BLS) method. Our simulation results show GPFC achieves $97%$ training accuracy, higher true positive rate at the same false positive rate of detection, and higher precision at the same recall rate when compared to BLS. GPFC recovers $100\%$ of known ultra-short-period planets in $\textit{Kepler}$ light curves from a blind search. These results highlight the promise of GPFC as an alternative approach to the traditional BLS algorithm for finding new transiting exoplanets in data taken with $\textit{Kepler}$ and other space transit missions such as K2, TESS and future PLATO and Earth 2.0.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいグラフィック処理ユニット(gpu)位相折り畳み・畳み込みニューラルネットワーク(cnn)システムgpfcを用いて,トランジット法を用いて太陽系外惑星を検出する。 本研究では,gpu上で並列化された高速折り畳みアルゴリズムを考案し,低信号対雑音比のトランジット信号を増幅し,高精度かつ高速に探索する。 CNNは200万の合成光度曲線をトレーニングし、それぞれの周期で惑星の信号の可能性を示すスコアを報告した。 GPFC法は周期範囲に広く適用可能であるが,本研究では,軌道周期が1日以内の超短周期惑星の検出に特化している。 GPFCは、主要なBox-fitting Least Squares (BLS) 法よりも3桁の速度を改善する。 シミュレーションの結果,GPFCのトレーニング精度は97%であり,検出の偽陽性率が高い,BLSと比較した場合のリコール率が高い,などの結果を得た。 gpfcは、既知の超短周期惑星を、ブラインドサーチから$\textit{kepler}$光曲線で回収する。 これらの結果は、$\textit{Kepler}$およびK2、TESS、将来のPLATO、Earth 2.0などの宇宙輸送ミッションで得られたデータから、新しいトランジット系外惑星を見つけるための従来のBLSアルゴリズムに代わるアプローチとしてのGPFCの可能性を強調している。

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