論文の概要: Astrometric Binary Classification Via Artificial Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09563v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 00:34:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 20:17:37.536387
• Title: Astrometric Binary Classification Via Artificial Neural Networks
• Title（参考訳）: Astrometric Binary Classification Via Artificial Neural Networks (特集:人工知能)
• Authors: Joe Smith,
• Abstract要約: 人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて、星の集合が天文的二元対に属するか否かを自動分類する機械学習(ML)手法を提案する。 ANNは99.3%の精度、0.988の精度、0.991のリコール率、0.999のAUCを高い分類スコアで達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With nearly two billion stars observed and their corresponding astrometric parameters evaluated in the recent Gaia mission, the number of astrometric binary candidates have risen significantly. Due to the surplus of astrometric data, the current computational methods employed to inspect these astrometric binary candidates are both computationally expensive and cannot be executed in a reasonable time frame. In light of this, a machine learning (ML) technique to automatically classify whether a set of stars belong to an astrometric binary pair via an artificial neural network (ANN) is proposed. Using data from Gaia DR3, the ANN was trained and tested on 1.5 million highly probable true and visual binaries, considering the proper motions, parallaxes, and angular and physical separations as features. The ANN achieves high classification scores, with an accuracy of 99.3%, a precision rate of 0.988, a recall rate of 0.991, and an AUC of 0.999, indicating that the utilized ML technique is a highly effective method for classifying astrometric binaries. Thus, the proposed ANN is a promising alternative to the existing methods for the classification of astrometric binaries.
• Abstract（参考訳）: 約20億個の恒星が観測され、その対応する天文学的パラメータが最近のガイアのミッションで評価され、天文学的二乗候補の数は大幅に増加した。 アストロメトリデータの余剰のため、これらのアトロメトリ二乗候補を検査する現在の計算手法はどちらも計算コストが高く、合理的な時間枠では実行できない。 これを踏まえて、ANN(Artificial Neural Network)を介して、星の集合が天文的二元対に属するかどうかを自動的に分類する機械学習(ML)技術が提案されている。 Gaia DR3のデータを用いて、ANNは150万個の高い確率の真と視覚のバイナリをトレーニング、テストし、適切な動き、視差、角と物理的分離を特徴として考慮した。 ANNは、99.3%の精度、0.988の精度、0.991のリコール率、0.999のAUCを高い分類スコアで達成し、この利用したML技術は、天文学的なバイナリを分類するための非常に効果的な方法であることを示す。 したがって、ANNは、既存の天文学的バイナリの分類法に代わる有望な代替手段である。

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