論文の概要: Grid-based exoplanet atmospheric mass loss predictions through neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01510v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 16:46:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 14:53:25.343648
- Title: Grid-based exoplanet atmospheric mass loss predictions through neural network
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる格子系外惑星大気の質量損失予測
- Authors: Amit Reza, Daria Kubyshkina, Luca Fossati, Christiane Helling,
- Abstract要約: 我々は、機械学習(ML)を用いて、上層大気モデルの既存の大きなグリッドを高速に観察する。
ニューラルネットワークを用いたDense MLスキーム("atmospheric Inquiry frameworK"; MLink)を開発した。
我々は、慎重に選択された合成惑星の小さなサンプルの進化に異なるスキームが与える影響について研究する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The fast and accurate estimation of planetary mass-loss rates is critical for planet population and evolution modelling. We use machine learning (ML) for fast interpolation across an existing large grid of hydrodynamic upper atmosphere models, providing mass-loss rates for any planet inside the grid boundaries with superior accuracy compared to previously published interpolation schemes. We consider an already available grid comprising about 11000 hydrodynamic upper atmosphere models for training and generate an additional grid of about 250 models for testing purposes. We develop the ML interpolation scheme (dubbed "atmospheric Mass Loss INquiry frameworK"; MLink) using a Dense Neural Network, further comparing the results with what was obtained employing classical approaches (e.g. linear interpolation and radial basis function-based regression). Finally, we study the impact of the different interpolation schemes on the evolution of a small sample of carefully selected synthetic planets. MLink provides high-quality interpolation across the entire parameter space by significantly reducing both the number of points with large interpolation errors and the maximum interpolation error compared to previously available schemes. For most cases, evolutionary tracks computed employing MLink and classical schemes lead to comparable planetary parameters at Gyr-timescales. However, particularly for planets close to the top edge of the radius gap, the difference between the predicted planetary radii at a given age of tracks obtained employing MLink and classical interpolation schemes can exceed the typical observational uncertainties. Machine learning can be successfully used to estimate atmospheric mass-loss rates from model grids paving the way to explore future larger and more complex grids of models computed accounting for more physical processes.
- Abstract（参考訳）: 惑星の質量損失率の迅速かつ正確な推定は、惑星の個体数と進化のモデル化にとって重要である。
我々は、機械学習(ML)を用いて、既存の流体力学上層大気モデルの大規模な格子を高速に補間し、グリッド境界内の惑星の質量損失率を、以前に公表された補間方式と比較して精度良く提供する。
我々は,約11000の流体力学上層大気モデルからなる既に利用可能なグリッドについて検討し,テスト目的のために約250のモデルを追加のグリッドを生成した。
我々は,Dense Neural Network を用いたML補間スキーム("Atmospheric Mass Loss Inquiry frameworK"; MLink" と呼ばれる)を開発した。
最後に、異なる補間スキームが慎重に選択された合成惑星の小さなサンプルの進化に与える影響について検討する。
MLinkはパラメータ空間全体にわたって高品質な補間を提供し、補間誤差が大きい点の数と、以前利用可能なスキームと比較して最大補間誤差の両方を著しく削減する。
ほとんどの場合、MLinkと古典的なスキームを用いて計算された進化軌道は、Gyr-timescalesで同等の惑星パラメータに導かれる。
しかし、特に半径ギャップの最上端に近い惑星では、MLinkと古典的な補間スキームを用いて得られた軌道の特定の年齢における予測惑星半径の差は、典型的な観測上の不確実性を上回る可能性がある。
機械学習は、より物理的なプロセスのために計算された、より大きくより複雑なモデルのグリッドを探索する道を開くために、モデルグリッドから大気中のマスロス率を推定するのに成功することができる。
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