論文の概要: ExoNet: Calibrated Multimodal Deep Learning for TESS Exoplanet Candidate Vetting using Phase-Folded Light Curves, Stellar Parameters, and Multi-Head Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15560v3
• Date: Wed, 22 Apr 2026 11:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.26043
• Title: ExoNet: Calibrated Multimodal Deep Learning for TESS Exoplanet Candidate Vetting using Phase-Folded Light Curves, Stellar Parameters, and Multi-Head Attention
• Title（参考訳）: ExoNet: 位相整形光曲線, ステラーパラメータ, マルチヘッドアテンションを用いたTESS外惑星候補ベッティングのための校正型マルチモーダルディープラーニング
• Abstract要約: ExoNetは、段階的に折り畳まれたグローバルおよび局所的な光曲線ビューを恒星パラメータの特徴とともに処理するマルチモーダルなディープラーニングフレームワークである。 7,585個のKepler Objects of Interestというラベルで訓練され、テストAUC = 0.9549と86.3%の精度を達成した。 TOI-5728.01とTOI-6716.01は地球に似た未確認候補として浮上する。
• 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 discovery of exoplanets at scale has become one of the defining data science challenges in modern astrophysics. NASA's Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) had catalogued over 7,800 planet candidates by early 2026, yet confirmation stands at fewer than 720. This paper introduces ExoNet, a multimodal deep learning framework that jointly processes phase-folded global and local light curve views alongside stellar parameter features through a calibrated late-fusion architecture combining 1D Convolutional Neural Networks, 8-head Multi-Head Attention over temporal feature maps, and a residual fusion head with post-hoc Temperature Scaling calibration. Trained on 7,585 labeled Kepler Objects of Interest, ExoNet achieves Test AUC = 0.9549 and 86.3% accuracy. Applied to 4,720 verified unconfirmed TESS Planet Candidates with TOI-TIC cross-identification verified against the NASA Exoplanet Archive, the model yields 1,754 high-confidence signals, 52 habitable-zone candidates, and six Earth-sized habitable-zone targets below 1.6 Earth radii. TOI-5728.01 and TOI-6716.01 emerge as the most Earth-like unconfirmed candidates. Full ablation confirms each modality improves AUC. Code and catalog are openly released.
• Abstract（参考訳）: 大規模な太陽系外惑星の発見は、現代の天体物理学において決定的なデータ科学の課題の1つとなっている。 NASAのトランジット太陽系外惑星探査衛星(TESS)は、2026年初頭までに7,800個以上の惑星候補を分類したが、確認は720個未満であった。 本稿では,1次元畳み込みニューラルネットワーク,時間的特徴マップ上の8ヘッドマルチヘッドアテンション,保温後温度スケーリングキャリブレーションを組み合わせた残差融合ヘッドを組み合わせることで,位相折り畳みグローバルおよび局所光曲線ビューと恒星パラメータ特徴を併用した多モード深層学習フレームワークであるExoNetを紹介する。 7,585のラベル付きKepler Objects of InterestでトレーニングされたExoNetは、Test AUC = 0.9549と86.3%の精度を達成した。 NASA Exoplanet Archiveで確認された4,720個の未確認のTESS惑星候補とTOI-TICの相互識別に適用されたモデルでは、1,754個の高信頼信号、52個の居住可能ゾーン候補、1.6地球半径以下の地球規模の居住可能ゾーン目標6個が得られた。 TOI-5728.01とTOI-6716.01は地球に似た未確認候補として浮上している。 完全なアブレーションは、それぞれのモダリティがAUCを改善することを確認します。 コードとカタログは公開されている。

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