Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identification and Localization of Cometary Activity in Solar System Objects with Machine Learning

論文の概要: Identification and Localization of Cometary Activity in Solar System Objects with Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15261v1
Date: Mon, 23 Sep 2024 17:56:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-26 13:43:14.930865
Title: Identification and Localization of Cometary Activity in Solar System Objects with Machine Learning
Title（参考訳）: 機械学習を用いた太陽系天体の彗星活動の同定と位置推定
Authors: Bryce T. Bolin, Michael W. Coughlin,
Abstract要約: 本稿では,太陽系天体の彗星活動の同定と位置決定に機械学習を用いる方法について論じる。まずは、恒星型源の存在下で、既知の、未知の、活動的な拡張された太陽系天体を特定することの課題について議論する。次に、拡張オブジェクト識別の課題に対処するため、ML技術の実装に関する議論に移行する。
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: In this chapter, we will discuss the use of Machine Learning methods for the identification and localization of cometary activity for Solar System objects in ground and in space-based wide-field all-sky surveys. We will begin the chapter by discussing the challenges of identifying known and unknown active, extended Solar System objects in the presence of stellar-type sources and the application of classical pre-ML identification techniques and their limitations. We will then transition to the discussion of implementing ML techniques to address the challenge of extended object identification. We will finish with prospective future methods and the application to future surveys such as the Vera C. Rubin Observatory.
Abstract（参考訳）: 本章では,地上および宇宙における広域全スキーサーベイにおける太陽系天体の彗星活動の同定と局在化のための機械学習手法の活用について論じる。本章では,恒星型天体の存在下での既知の未知の太陽系天体の同定と,古典的なML前識別技術の適用とその限界について論じる。次に、拡張オブジェクト識別の課題に対処するため、ML技術の実装に関する議論に移行する。我々は将来的な手法と、ヴェラ・C・ルービン天文台のような将来のサーベイへの適用を仕上げる。

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