論文の概要: Life, Machine Learning, and the Search for Habitability: Predicting Biosignature Fluxes for the Habitable Worlds Observatory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12557v1
- Date: Sun, 18 Jan 2026 19:43:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.68215
- Title: Life, Machine Learning, and the Search for Habitability: Predicting Biosignature Fluxes for the Habitable Worlds Observatory
- Title（参考訳）: 生命・機械学習・ハビタビリティの探索--ハビタブル・ワールドス天文台におけるバイオシグナチュアフラックスの予測
- Authors: Mark Moussa, Amber V. Young, Brianna Isola, Vasuda Trehan, Michael D. Himes, Nicholas Wogan, Giada Arney,
- Abstract要約: 我々は、外惑星反射光スペクトルから生体信号種を予測するために設計された2つの先進的な機械学習アーキテクチャを導入する。
両モデルとも、幅広い外惑星条件にまたがる拡張データセットにおいて、比較可能な高い予測精度を達成できることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Future direct-imaging flagship missions, such as NASA's Habitable Worlds Observatory (HWO), face critical decisions in prioritizing observations due to extremely stringent time and resource constraints. In this paper, we introduce two advanced machine-learning architectures tailored for predicting biosignature species fluxes from exoplanetary reflected-light spectra: a Bayesian Convolutional Neural Network (BCNN) and our novel model architecture, the Spectral Query Adaptive Transformer (SQuAT). The BCNN robustly quantifies both epistemic and aleatoric uncertainties, offering reliable predictions under diverse observational conditions, whereas SQuAT employs query-driven attention mechanisms to enhance interpretability by explicitly associating spectral features with specific biosignature species. We demonstrate that both models achieve comparably high predictive accuracy on an augmented dataset spanning a wide range of exoplanetary conditions, while highlighting their distinct advantages in uncertainty quantification and spectral interpretability. These capabilities position our methods as promising tools for accelerating target triage, optimizing observation schedules, and maximizing scientific return for upcoming flagship missions such as HWO.
- Abstract（参考訳）: 将来、NASAのハビタブル・ワールドス天文台(HWO)のような旗艦ミッションは、非常に厳しい時間と資源の制約のために観測を優先する重要な決定に直面している。
本稿では,BCNN(Bayesian Convolutional Neural Network)と新しいモデルアーキテクチャであるSpectral Query Adaptive Transformer(SQuAT)の2つを紹介する。
BCNNは、様々な観察条件下で信頼性の高い予測を提供するが、SQuATは、特定の生物署名種とスペクトルの特徴を明示的に関連付けることで解釈可能性を高めるために、クエリ駆動の注意機構を使用している。
両モデルとも、広範囲の太陽系外惑星条件にまたがる拡張データセットにおいて、不確実な定量化とスペクトル解釈可能性において、それぞれ異なる利点を浮き彫りにしながら、比較可能な高い予測精度を達成できることを実証した。
これらの能力は、我々の手法を、目標のトリアージを加速し、観測スケジュールを最適化し、HWOのような今後の旗艦ミッションへの科学的回帰を最大化するための有望なツールとして位置づけている。
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