論文の概要: Conceptual framework for the application of deep neural networks to surface composition reconstruction from Mercury's exospheric data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.11053v1
• Date: Fri, 16 May 2025 09:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-19 14:36:14.566831
• Title: Conceptual framework for the application of deep neural networks to surface composition reconstruction from Mercury's exospheric data
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークを用いた水星外圏データからの表面構成再構成のための概念的枠組み
• Authors: Adrian Kazakov, Anna Milillo, Alessandro Mura, Stavro Ivanovski, Valeria Mangano, Alessandro Aronica, Elisabetta De Angelis, Pier Paolo Di Bartolomeo, Alessandro Brin, Luca Colasanti, Miguel Escalona-Moran, Francesco Lazzarotto, Stefano Massetti, Martina Moroni, Raffaella Noschese, Fabrizio Nuccilli, Stefano Orsini, Christina Plainaki, Rosanna Rispoli, Roberto Sordini, Mirko Stumpo, Nello Vertolli,
• Abstract要約: 本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた中性外気圏のその場測定から水銀のレゴリス元素組成の導出の可能性について検討する。 本稿では,下記表層リゴリスの化学成分を予測した制御フィードフォワードDNNアーキテクチャを提案する。 表面と外圏の相互作用や、外圏の形成に至る過程を推定する指標として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.40388962445168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surface information derived from exospheric measurements at planetary bodies complements surface mapping provided by dedicated imagers, offering critical insights into surface release processes, interactions within the planetary environment, space weathering, and planetary evolution. This study explores the feasibility of deriving Mercury's regolith elemental composition from in-situ measurements of its neutral exosphere using deep neural networks (DNNs). We present a supervised feed-forward DNN architecture - a multilayer perceptron (MLP) - that, starting from exospheric densities and proton precipitation fluxes, predicts the chemical elements of the surface regolith below. It serves as an estimator for the surface-exosphere interaction and the processes leading to exosphere formation. Because the DNN requires a comprehensive exospheric dataset not available from previous missions, this study uses simulated exosphere components and simulated drivers. Extensive training and testing campaigns demonstrate the MLP's ability to accurately predict and reconstruct surface composition maps from these simulated measurements. Although this initial version does not aim to reproduce Mercury's actual surface composition, it provides a proof of concept, showcasing the algorithm's robustness and capacity for handling complex datasets to create estimators for exospheric generation models. Moreover, our tests reveal substantial potential for further development, suggesting that this method could significantly enhance the analysis of complex surface-exosphere interactions and complement planetary exosphere models. This work anticipates applying the approach to data from the BepiColombo mission, specifically the SERENA package, whose nominal phase begins in 2027.
• Abstract（参考訳）: 惑星体における太陽系外惑星の観測から得られた表面情報は、専用の撮像器によって提供される表面マッピングを補完し、惑星の放出過程、惑星環境内の相互作用、宇宙風化、惑星の進化に関する重要な洞察を提供する。 本研究では、ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いた中性外気圏のその場測定から、水銀のレゴリス元素組成を導出する可能性について検討した。 本稿では, 表層型パーセプトロン (MLP) を用いて, 表面リゴリスの化学成分を予測し, 表面密度と陽子沈降フラックスから導かれる制御フィードフォワードDNNアーキテクチャについて述べる。 表面と外圏の相互作用や、外圏の形成に至る過程を推定する指標として機能する。 DNNは、以前のミッションでは利用できない包括的な外圏データセットを必要とするため、シミュレーションされた外圏コンポーネントとシミュレートされたドライバを使用する。 大規模なトレーニングとテストのキャンペーンは、MLPがこれらのシミュレートされた測定値から表面組成マップを正確に予測し、再構築する能力を示している。 この初期バージョンは、マーキュリーの実際の表面組成を再現することを目的としていないが、概念実証を提供し、複雑なデータセットを扱うアルゴリズムの堅牢性と能力を示して、外球生成モデルのための推定器を作成する。 さらに, この手法は, 複雑な表面・外圏相互作用の解析を著しく促進し, 惑星外圏モデルを補完する可能性が示唆された。 この研究は、BepiColomboミッション、特に2027年に開始されるSERENAパッケージのデータにアプローチを適用することを予想している。

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