論文の概要: One Transit Is All You Need: Detecting Exoplanets Through Learned Stellar Behaviour with EXOVEIL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.02778v2
• Date: Mon, 08 Jun 2026 12:39:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:04.86067
• Title: One Transit Is All You Need: Detecting Exoplanets Through Learned Stellar Behaviour with EXOVEIL
• Title（参考訳）: EXOVEILで太陽系外惑星を発見
• Authors: Pratik Priyanshu,
• Abstract要約: EXOVEILは、星の明るさがどう見えるべきかを学習し、現実が一致しないときにフラグを掲げるトランジット検知システムです。 16,499のケプラー光曲線でトレーニングされたトランスフォーマー世界モデルでは、トランジットマインドした自己教師付き学習が期待される恒星のフラックスを予測する。 分散重み付けを備えたマッチングフィルタ検出器は、予測残差からトランジット信号を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I present EXOVEIL, a transit detection system that learns what a star's brightness should look like and flags when reality disagrees. Unlike existing systems that require phase-folded input, EXOVEIL operates on raw flux time series and can detect planets that transit only once.A Transformer world model, trained on 16,499 Kepler light curves with transit-masked self-supervised learning, predicts expected stellar flux. A matched-filter detector with variance weighting extracts transit signals from the prediction residuals. A learned classifier (XGBoost) separates planets from false positives, achieving AUC 0.938 on Kepler DR25. Applied to single-transit injection-recovery, EXOVEIL recovers 32% of transits at 1000 ppm depth a task where all classification-based systems score 0% by construction. A blind search of 3,737 Kepler stars yields 179 new transit-like signals not present in the DR25 TCE catalogue, including 46 monotransit candidates. Applied withoutretraining to 47 confirmed TESS planets in the PLATO LOPS2 field, EXOVEIL achieves 100% recovery, demonstrating zero-shot cross-mission transfer. At PLATO's 25-second cadence, detection reaches 100 ppm -- approaching the Earth-analog regime. I provide the first application of conformal prediction to transit detection (95.9% empirical coverage) and release the system as pip install exoveil with pretrained weights and a candidate catalogue.
• Abstract（参考訳）: EXOVEILは、星の明るさがどう見えるべきかを学習し、現実が一致しないときにフラグを掲げるトランジット検知システムです。 フェーズフォールド入力を必要とする既存のシステムとは異なり、EXOVEILは生のフラックス時系列で動作し、1回だけ通過する惑星を検出することができる。 分散重み付けを備えたマッチングフィルタ検出器は、予測残差からトランジット信号を抽出する。 学習された分類器(XGBoost)は惑星を偽陽性から分離し、ケプラーDR25上でAUC 0.938を達成する。 シングルトランジット・インジェクション・リカバリに適用すると、EXOVEILは1000ppmの深さで32%のトランジットを回復する。 ケプラー3,737個の恒星の盲点探索により、DR25 TCEカタログに存在しない新しいトランジットのような信号が179個生成され、46個のモノトランジット候補が含まれている。 PLATO LOPS2フィールドで確認された47個のTESS惑星に無拘束で適用すると、EXOVEILは100%回復し、ゼロショットのクロスミッション転送を示す。 PLATOの25秒の周期で、検出は100ppmに達する。 コンフォメーション予測のトランジット検出への応用(95.9%の経験的カバレッジ)を初めて提供し,事前訓練した重み付きピップインストールエクソベールおよび候補カタログとして公開する。

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