論文の概要: Machine Learning Methods for Automated Interstellar Object Classification with LSST

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02112v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 03:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:49.084405
• Title: Machine Learning Methods for Automated Interstellar Object Classification with LSST
• Title（参考訳）: LSSTを用いた星間物体の自動分類のための機械学習手法
• Authors: Richard Cloete, Peter Vereš, Abraham Loeb,
• Abstract要約: 宇宙と時間のレガシーサーベイは、太陽系の理解に革命をもたらす可能性がある。 本研究は,ISOトラックレットの自動分類における機械学習アルゴリズムの適用について検討する。 我々は、ランダムフォレスト(RF)、形状勾配降下(SGD)、ニューラルネットワーク(NN)など、さまざまな機械学習アルゴリズムを採用している。 GBMとRFのアルゴリズムはSGDとNNのアルゴリズムより優れており、ISOを他の太陽系の天体と正確に区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.196629787330046
• License:
• Abstract: The Legacy Survey of Space and Time, to be conducted with the Vera C. Rubin Observatory, is poised to revolutionize our understanding of the Solar System by providing an unprecedented wealth of data on various objects, including the elusive interstellar objects (ISOs). Detecting and classifying ISOs is crucial for studying the composition and diversity of materials from other planetary systems. However, the rarity and brief observation windows of ISOs, coupled with the vast quantities of data to be generated by LSST, create significant challenges for their identification and classification. This study aims to address these challenges by exploring the application of machine learning algorithms to the automated classification of ISO tracklets in simulated LSST data. We employed various machine learning algorithms, including random forests (RFs), stochastic gradient descent (SGD), gradient boosting machines (GBMs), and neural networks (NNs), to classify ISO tracklets in simulated LSST data. We demonstrate that GBM and RF algorithms outperform SGD and NN algorithms in accurately distinguishing ISOs from other Solar System objects. RF analysis shows that many derived Digest2 values are more important than direct observables in classifying ISOs from the LSST tracklets. The GBM model achieves the highest precision, recall, and F1 score, with values of 0.9987, 0.9986, and 0.9987, respectively. These findings lay the foundation for the development of an efficient and robust automated system for ISO discovery using LSST data, paving the way for a deeper understanding of the materials and processes that shape planetary systems beyond our own. The integration of our proposed machine learning approach into the LSST data processing pipeline will optimize the survey's potential for identifying these rare and valuable objects, enabling timely follow-up observations and further characterization.
• Abstract（参考訳）: ベラ・C・ルービン天文台(Vera C. Rubin Observatory)で実施される宇宙と時間のレガシーサーベイ(Legacy Survey of Space and Time)は、惑星間天体(ISO)を含む様々な天体に関する前例のない豊富なデータを提供することで、太陽系の理解に革命をもたらすことを目指している。 ISOの検出と分類は、他の惑星系からの物質の組成と多様性を研究するために重要である。 しかし、LSSTが生成する膨大な量のデータと組み合わさったISOの希少で短い観測窓は、その識別と分類に重大な課題を生んでいる。 本研究は,シミュレーションLSSTデータにおけるISOトラッカーの自動分類への機械学習アルゴリズムの適用を検討することで,これらの課題に対処することを目的とする。 我々は、ランダムフォレスト(RF)、確率勾配降下(SGD)、勾配上昇機(GBM)、ニューラルネットワーク(NN)などの機械学習アルゴリズムを用いて、LSSTデータでISOトラッカーを分類した。 GBMとRFのアルゴリズムはSGDとNNのアルゴリズムより優れており、ISOを他の太陽系の天体と正確に区別することができる。 RF分析は、LSSTトラックレットからISOを分類する際、多くの派生したDigest2値が直接観測可能な値よりも重要であることを示している。 GBMモデルは、それぞれ0.9987、0.9986、0.9987の最高精度、リコール、F1スコアを達成する。 これらの発見は、LSSTデータを用いたISO発見のための効率的で堅牢な自動システムの開発の基礎となり、地球外惑星系を形成する物質やプロセスのより深い理解の道を開いた。 提案した機械学習アプローチをLSSTデータ処理パイプラインに統合することで、これらの稀で価値のあるオブジェクトを特定するための調査の可能性を最適化し、タイムリーな追跡観察とさらなる特徴付けを可能にします。

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