論文の概要: A multi-model approach using XAI and anomaly detection to predict asteroid hazards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15901v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 07:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 16:35:05.116154
• Title: A multi-model approach using XAI and anomaly detection to predict asteroid hazards
• Title（参考訳）: XAIと異常検出を用いた多モデルによる小惑星の危険性予測
• Authors: Amit Kumar Mondal, Nafisha Aslam, Prasenjit Maji, Hemanta Kumar Mondal,
• Abstract要約: この研究は、機械学習、ディープラーニング、説明可能なAI(XAI)、異常検出を組み合わせることで、危険を正確に予測する洗練された方法を提供する。 ハイブリッドアルゴリズムは、いくつかの最先端モデルを組み合わせることで予測精度を向上させる。 タイムリな緩和は、世界中の監視局に通知するリアルタイムアラームシステムによって実現される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License:
• Abstract: The potential for catastrophic collision makes near-Earth asteroids (NEAs) a serious concern. Planetary defense depends on accurately classifying potentially hazardous asteroids (PHAs), however the complexity of the data hampers conventional techniques. This work offers a sophisticated method for accurately predicting hazards by combining machine learning, deep learning, explainable AI (XAI), and anomaly detection. Our approach extracts essential parameters like size, velocity, and trajectory from historical and real-time asteroid data. A hybrid algorithm improves prediction accuracy by combining several cutting-edge models. A forecasting module predicts future asteroid behavior, and Monte Carlo simulations evaluate the likelihood of collisions. Timely mitigation is made possible by a real-time alarm system that notifies worldwide monitoring stations. This technique enhances planetary defense efforts by combining real-time alarms with sophisticated predictive modeling.
• Abstract（参考訳）: 破滅的な衝突の可能性は、地球近傍の小惑星(NEA)に深刻な懸念を与えている。 惑星防衛は、潜在的に有害な小惑星(PHA)を正確に分類することに依存している。 この研究は、機械学習、ディープラーニング、説明可能なAI(XAI)、異常検出を組み合わせることで、危険を正確に予測する洗練された方法を提供する。 我々の手法は、歴史的およびリアルタイムの小惑星データから、サイズ、速度、軌道といった重要なパラメータを抽出する。 ハイブリッドアルゴリズムは、いくつかの最先端モデルを組み合わせることで予測精度を向上させる。 予測モジュールは将来の小惑星の挙動を予測し、モンテカルロシミュレーションは衝突の可能性を評価する。 タイムリな緩和は、世界中の監視局に通知するリアルタイムアラームシステムによって実現される。 この技術は、リアルタイムアラームと高度な予測モデルを組み合わせることで、惑星防衛の努力を強化する。

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