論文の概要: NeurIPS 2024 Ariel Data Challenge: Characterisation of Exoplanetary Atmospheres Using a Data-Centric Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08940v1
• Date: Tue, 13 May 2025 20:09:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.289896
• Title: NeurIPS 2024 Ariel Data Challenge: Characterisation of Exoplanetary Atmospheres Using a Data-Centric Approach
• Title（参考訳）: NeurIPS 2024 アリエルデータチャレンジ:データ中心アプローチによる外惑星大気の特性評価
• Authors: Jeremie Blanchard, Lisa Casino, Jordan Gierschendorf,
• Abstract要約: 本研究では,データ中心のビジネスアプローチに着目し,競争特化最適化よりも一般化を優先する。 ガウス対数類似度(GLL)スコアにおいて不確実性推定が重要な役割を果たすことを示す。 本研究は,天体物理データ解析におけるモデル単純性,解釈可能性,一般化のトレードオフを強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The characterization of exoplanetary atmospheres through spectral analysis is a complex challenge. The NeurIPS 2024 Ariel Data Challenge, in collaboration with the European Space Agency's (ESA) Ariel mission, provided an opportunity to explore machine learning techniques for extracting atmospheric compositions from simulated spectral data. In this work, we focus on a data-centric business approach, prioritizing generalization over competition-specific optimization. We briefly outline multiple experimental axes, including feature extraction, signal transformation, and heteroskedastic uncertainty modeling. Our experiments demonstrate that uncertainty estimation plays a crucial role in the Gaussian Log-Likelihood (GLL) score, impacting performance by several percentage points. Despite improving the GLL score by 11%, our results highlight the inherent limitations of tabular modeling and feature engineering for this task, as well as the constraints of a business-driven approach within a Kaggle-style competition framework. Our findings emphasize the trade-offs between model simplicity, interpretability, and generalization in astrophysical data analysis.
• Abstract（参考訳）: スペクトル分析による外惑星大気のキャラクタリゼーションは複雑な課題である。 NeurIPS 2024 アリエルデータチャレンジは、欧州宇宙機関(ESA)のアリエルミッションと共同で、シミュレーションされたスペクトルデータから大気組成を抽出する機械学習技術を探求する機会を提供した。 本研究では,データ中心のビジネスアプローチに着目し,競争特化最適化よりも一般化を優先する。 特徴抽出,信号変換,ヘテロスケダス性不確実性モデリングなど,複数の実験軸について概説する。 本実験はガウス対数類似度(GLL)スコアにおいて不確実性推定が重要な役割を果たすことを示す。 GLLのスコアを11%改善したにもかかわらず、この結果は、表形式モデリングと機能エンジニアリングの固有の制限と、Kaggleスタイルの競合フレームワークにおけるビジネス駆動アプローチの制約を強調します。 本研究は,天体物理データ解析におけるモデル単純性,解釈可能性,一般化のトレードオフを強調した。

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