論文の概要: TelescopeML -- I. An End-to-End Python Package for Interpreting Telescope Datasets through Training Machine Learning Models, Generating Statistical Reports, and Visualizing Results

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16917v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 00:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 15:12:43.211707
• Title: TelescopeML -- I. An End-to-End Python Package for Interpreting Telescope Datasets through Training Machine Learning Models, Generating Statistical Reports, and Visualizing Results
• Title（参考訳）: TelescopeML -- I. 機械学習モデルのトレーニング、統計レポートの生成、可視化結果による望遠鏡データセットの解釈のためのエンドツーエンドPythonパッケージ
• Authors: Ehsan, Gharib-Nezhad, Natasha E. Batalha, Hamed Valizadegan, Miguel J. S. Martinho, Mahdi Habibi, Gopal Nookula,
• Abstract要約: textttTelescopeMLは3つの主要なタスクを実行するために開発されたPythonパッケージである。 CNNモデルをトレーニングするための合成天文学データセットを処理し、後の予測に使用する観測データセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3372051498158442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are on the verge of a revolutionary era in space exploration, thanks to advancements in telescopes such as the James Webb Space Telescope (\textit{JWST}). High-resolution, high signal-to-noise spectra from exoplanet and brown dwarf atmospheres have been collected over the past few decades, requiring the development of accurate and reliable pipelines and tools for their analysis. Accurately and swiftly determining the spectroscopic parameters from the observational spectra of these objects is crucial for understanding their atmospheric composition and guiding future follow-up observations. \texttt{TelescopeML} is a Python package developed to perform three main tasks: 1. Process the synthetic astronomical datasets for training a CNN model and prepare the observational dataset for later use for prediction; 2. Train a CNN model by implementing the optimal hyperparameters; and 3. Deploy the trained CNN models on the actual observational data to derive the output spectroscopic parameters.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(英語版)(\textit{JWST})のような望遠鏡の進歩のおかげで、宇宙探査における革命の時代が近づいている。 過去数十年間、太陽系外惑星と茶色の準惑星大気からの高分解能で高信号-雑音スペクトルが収集され、その分析のために正確で信頼性の高いパイプラインやツールの開発が求められた。 これらの天体の観測スペクトルから分光パラメータを正確にかつ迅速に決定することは、大気組成を理解し、将来の観測を導くのに不可欠である。 \texttt{TelescopeML}は3つの主要なタスクを実行するために開発されたPythonパッケージである。 1.CNNモデルを訓練し、後の予測に使用する観測データセットを作成するための合成天文学データセットの処理 2.最適ハイパーパラメータを実装することでCNNモデルを訓練し、 3. 実際の観測データにトレーニング済みCNNモデルを配置し, 出力分光パラメータを導出する。

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