論文の概要: When Astronomy Meets AI: Manazel For Crescent Visibility Prediction in Morocco

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21634v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:56:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:54:55.576608
• Title: When Astronomy Meets AI: Manazel For Crescent Visibility Prediction in Morocco
• Title（参考訳）: AIと出会うとき:マナゼルはモロッコで不吉な可視性予測を行う
• Authors: Yassir Lairgi,
• Abstract要約: この研究は、Arc of Vision(ARCV)と三日月(W)の全幅という2つの重要な特徴を統合し、月面の視認性評価の精度を高める。 ロジスティック回帰アルゴリズムを用いた機械学習手法を用いて三日月可視条件を分類し、予測精度98.83%を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The accurate determination of the beginning of each Hijri month is essential for religious, cultural, and administrative purposes. Manazel (The code and datasets are available at https://github.com/lairgiyassir/manazel) addresses this challenge in Morocco by leveraging 13 years of crescent visibility data to refine the ODEH criterion, a widely used standard for lunar crescent visibility prediction. The study integrates two key features, the Arc of Vision (ARCV) and the total width of the crescent (W), to enhance the accuracy of lunar visibility assessments. A machine learning approach utilizing the Logistic Regression algorithm is employed to classify crescent visibility conditions, achieving a predictive accuracy of 98.83%. This data-driven methodology offers a robust and reliable framework for determining the start of the Hijri month, comparing different data classification tools, and improving the consistency of lunar calendar calculations in Morocco. The findings demonstrate the effectiveness of machine learning in astronomical applications and highlight the potential for further enhancements in the modeling of crescent visibility.
• Abstract（参考訳）: ヒジュリの月の始まりの正確な決定は、宗教、文化、行政の目的に不可欠である。 Manazel(コードとデータセットはhttps://github.com/lairgiyassir/manazel)は、13年間の三日月視データを活用して、月三日月視の予測に広く使用されているODEH基準を洗練することによって、モロッコのこの課題に対処する。 この研究は、視覚のアーク(ARCV)と三日月(W)の全幅という2つの重要な特徴を統合し、月面の視認性評価の精度を高める。 ロジスティック回帰アルゴリズムを用いた機械学習手法を用いて三日月可視条件を分類し、予測精度98.83%を達成する。 このデータ駆動型方法論は、ヒジュリ月の開始を決定し、異なるデータ分類ツールを比較し、モロッコのカレンダー計算の一貫性を改善するための堅牢で信頼性の高いフレームワークを提供する。 この結果は、天文学的な応用における機械学習の有効性を示し、三日月可視性のモデリングにおけるさらなる拡張の可能性を強調している。

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