論文の概要: Leveraging Deep Learning for Time Series Extrinsic Regression in predicting photometric metallicity of Fundamental-mode RR Lyrae Stars

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17906v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 14:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:10.190702
• Title: Leveraging Deep Learning for Time Series Extrinsic Regression in predicting photometric metallicity of Fundamental-mode RR Lyrae Stars
• Title（参考訳）: 基本モードRRリレー星の測光金属性予測における時系列外部回帰の深層学習の活用
• Authors: Lorenzo Monti, Tatiana Muraveva, Gisella Clementini, Alessia Garofalo,
• Abstract要約: 我々はガイア光Gバンドの光曲線から基本モード(ab型)RRリレー星の金属度を推定する新しい手法を開発した。 我々のディープラーニングモデルは、平均絶対誤差(MAE)が0.0565である顕著な予測性能を示した。 我々の研究は、天文学研究における深層学習の重要性を、特にガイアのようなミッションからの大規模なデータセットで浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20332580380956125
• License:
• Abstract: Astronomy is entering an unprecedented era of Big Data science, driven by missions like the ESA's Gaia telescope, which aims to map the Milky Way in three dimensions. Gaia's vast dataset presents a monumental challenge for traditional analysis methods. The sheer scale of this data exceeds the capabilities of manual exploration, necessitating the utilization of advanced computational techniques. In response to this challenge, we developed a novel approach leveraging deep learning to estimate the metallicity of fundamental mode (ab-type) RR Lyrae stars from their light curves in the Gaia optical G-band. Our study explores applying deep learning techniques, particularly advanced neural network architectures, in predicting photometric metallicity from time-series data. Our deep learning models demonstrated notable predictive performance, with a low mean absolute error (MAE) of 0.0565, the root mean square error (RMSE) achieved is 0.0765 and a high $R^2$ regression performance of 0.9401 measured by cross-validation. The weighted mean absolute error (wMAE) is 0.0563, while the weighted root mean square error (wRMSE) is 0.0763. These results showcase the effectiveness of our approach in accurately estimating metallicity values. Our work underscores the importance of deep learning in astronomical research, particularly with large datasets from missions like Gaia. By harnessing the power of deep learning methods, we can provide precision in analyzing vast datasets, contributing to more precise and comprehensive insights into complex astronomical phenomena.
• Abstract（参考訳）: 天文学は、ESAのガイア望遠鏡のような3次元の銀河系をマッピングするミッションによって、前例のないビッグデータ科学の時代に入った。 ガイアの膨大なデータセットは、伝統的な分析手法に対する重要な課題である。 このデータの厳密なスケールは、手作業による探索の能力を超え、高度な計算技術を活用する必要がある。 この課題に対して,我々は,ガリア光Gバンドの光曲線から基本モード(ab型)RRリレー星の金属度を推定するために,深層学習を利用した新しいアプローチを開発した。 本研究では,深層学習技術,特に高度なニューラルネットワークアーキテクチャを適用し,時系列データから光度金属量の予測を行う。 深層学習モデルでは,平均絶対誤差0.0565,根平均二乗誤差0.0765,高いR^2$回帰率0.9401の予測性能を示した。 重み付き平均絶対誤差(wMAE)は0.0563であり、重み付き平均二乗誤差(wRMSE)は0.0763である。 これらの結果から, 金属価値を正確に推定する手法の有効性が示された。 我々の研究は、天文学研究における深層学習の重要性を、特にガイアのようなミッションからの大規模なデータセットで浮き彫りにしている。 深層学習の手法の力を生かして、膨大なデータセットを分析する精度を提供し、複雑な天文学現象に関するより正確で包括的な洞察に寄与する。

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