論文の概要: Unveiling the Power of Uncertainty: A Journey into Bayesian Neural Networks for Stellar dating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21153v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 04:45:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:38.113654
• Title: Unveiling the Power of Uncertainty: A Journey into Bayesian Neural Networks for Stellar dating
• Title（参考訳）: 不確かさの力を開く:ステラー年代測定のためのベイズニューラルネットワークへの旅
• Authors: Víctor Tamames-Rodero, Andrés Moya, Roberto Javier López, Luis Manuel Sarro,
• Abstract要約: 本稿では,確率的関係をニューラルネットワークでモデル化した階層型ベイズアーキテクチャを提案する。 我々は、質量、半径、年齢(主ターゲット)などの恒星特性を予測する。 我々のシステムは予測値の潜在的な範囲をカプセル化する分布を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
• License:
• Abstract: Context: Astronomy and astrophysics demand rigorous handling of uncertainties to ensure the credibility of outcomes. The growing integration of artificial intelligence offers a novel avenue to address this necessity. This convergence presents an opportunity to create advanced models capable of quantifying diverse sources of uncertainty and automating complex data relationship exploration. What: We introduce a hierarchical Bayesian architecture whose probabilistic relationships are modeled by neural networks, designed to forecast stellar attributes such as mass, radius, and age (our main target). This architecture handles both observational uncertainties stemming from measurements and epistemic uncertainties inherent in the predictive model itself. As a result, our system generates distributions that encapsulate the potential range of values for our predictions, providing a comprehensive understanding of their variability and robustness. Methods: Our focus is on dating main sequence stars using a technique known as Chemical Clocks, which serves as both our primary astronomical challenge and a model prototype. In this work, we use hierarchical architectures to account for correlations between stellar parameters and optimize information extraction from our dataset. We also employ Bayesian neural networks for their versatility and flexibility in capturing complex data relationships. Results: By integrating our machine learning algorithm into a Bayesian framework, we have successfully propagated errors consistently and managed uncertainty treatment effectively, resulting in predictions characterized by broader uncertainty margins. This approach facilitates more conservative estimates in stellar dating. Our architecture achieves age predictions with a mean absolute error of less than 1 Ga for the stars in the test dataset.
• Abstract（参考訳）: 文脈:天文学と天体物理学は、結果の信頼性を確保するために不確実性の厳格な扱いを要求する。 人工知能の統合は、この必要性に対処するための新しい道のりを提供する。 この収束は、様々な不確実性のソースを定量化し、複雑なデータ関係探索を自動化する高度なモデルを作成する機会を提供する。 ここでは,確率的関係をニューラルネットワークでモデル化し,質量,半径,年齢などの恒星特性を予測する階層型ベイズアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、測定から生じる観察上の不確実性と、予測モデル自体に固有の疫学的な不確実性の両方を扱う。 その結果,予測値の潜在的な範囲をカプセル化した分布を生成し,その変動性とロバスト性に関する包括的理解を提供する。 方法:我々の焦点は、ケミカル・クロックと呼ばれる技法を使って主系列星の年代を推定することである。 本研究では、階層型アーキテクチャを用いて、恒星パラメータ間の相関を考慮し、データセットから情報抽出を最適化する。 複雑なデータ関係をキャプチャする汎用性と柔軟性のために、ベイジアンニューラルネットワークも使用しています。 結果: 機械学習アルゴリズムをベイズフレームワークに統合することにより, エラーを一貫して伝播し, 不確実性処理を効果的に管理し, より大きな不確実性マージンを特徴とする予測を導出した。 このアプローチは恒星年代測定におけるより保守的な推定を促進する。 我々のアーキテクチャは、テストデータセットの恒星に対して平均絶対誤差が1Ga未満の年齢予測を達成している。

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