論文の概要: Understanding Exoplanet Habitability: A Bayesian ML Framework for Predicting Atmospheric Absorption Spectra

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08766v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 19:34:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:47.605552
• Title: Understanding Exoplanet Habitability: A Bayesian ML Framework for Predicting Atmospheric Absorption Spectra
• Title（参考訳）: 惑星のハビタビリティを理解する:大気吸収スペクトル予測のためのベイズMLフレームワーク
• Authors: Vasuda Trehan, Kevin H. Knuth, M. J. Way,
• Abstract要約: 我々は、外惑星の大気吸収スペクトル予測モデルの作成に取り組んでいる。 このモデルは、収集された観測スペクトルと合成スペクトルデータの両方に基づいている。 この研究は、太陽系外惑星の性質や、一般的な太陽系外惑星の気候や居住性に関する理解に寄与することが期待されている。
• 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 evolution of space technology in recent years, fueled by advancements in computing such as Artificial Intelligence (AI) and machine learning (ML), has profoundly transformed our capacity to explore the cosmos. Missions like the James Webb Space Telescope (JWST) have made information about distant objects more easily accessible, resulting in extensive amounts of valuable data. As part of this work-in-progress study, we are working to create an atmospheric absorption spectrum prediction model for exoplanets. The eventual model will be based on both collected observational spectra and synthetic spectral data generated by the ROCKE-3D general circulation model (GCM) developed by the climate modeling program at NASA's Goddard Institute for Space Studies (GISS). In this initial study, spline curves are used to describe the bin heights of simulated atmospheric absorption spectra as a function of one of the values of the planetary parameters. Bayesian Adaptive Exploration is then employed to identify areas of the planetary parameter space for which more data are needed to improve the model. The resulting system will be used as a forward model so that planetary parameters can be inferred given a planet's atmospheric absorption spectrum. This work is expected to contribute to a better understanding of exoplanetary properties and general exoplanet climates and habitability.
• Abstract（参考訳）: 近年の宇宙技術の進化は、人工知能(AI)や機械学習(ML)といったコンピューティングの進歩によって加速され、宇宙を探索する能力が大きく変化した。 ジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡(JWST)のようなミッションは、遠方の天体に関する情報をより容易にアクセスしやすくし、膨大な量の貴重なデータを生み出した。 この研究の一環として、我々は太陽系外惑星の大気吸収スペクトル予測モデルの作成に取り組んでいる。 最終的なモデルは、NASAのゴダード宇宙研究所(GISS)の気候モデリングプログラムによって開発されたROCKE-3D一般循環モデル(GCM)によって生成された観測スペクトルと合成スペクトルデータの両方に基づいている。 本研究では, 大気吸収スペクトルのビン高さを, 惑星パラメータの値の1つとして表すために, スプライン曲線を用いた。 ベイズ適応探索(Bayesian Adaptive Exploration)は、モデルを改善するためにより多くのデータを必要とする惑星パラメータ空間の領域を特定するために用いられる。 得られたシステムは前方モデルとして使用され、惑星の大気吸収スペクトルから惑星のパラメーターを推測することができる。 この研究は、太陽系外惑星の性質や、一般的な太陽系外惑星の気候や居住性に関する理解に寄与することが期待されている。

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