論文関連の(ほぼ)個人用メモ。



arXiv:1706.04319
Pearson et al. (2017)
Searching for Exoplanets Using Artificial Intelligence
(人工知能を用いた系外惑星の探査)

概要

これまでに 100 万個を超える恒星が，トランジットする惑星を検出するためにモニターされてきた．観測した各天体に系外惑星候補が存在する可能性について，手動でのデータの解釈は労力が大きく，またヒューマンエラーを起こす可能性もある．また，それらの結果は定量化が難しい．

ここでは，ニューラルネットワークを用いた系外惑星候補の探査の手法について提案する．

ニューラルネットワークは，ディープラーニングやディープネットなどとも呼ばれ，最新の機械学習技術である．これまでのトランジット検出のアルゴリズムとは異なり，ディープネットは惑星の特徴を認識する方法を機械学習で習得する．

このディープラーニングアルゴリズムを用いることで，ノイズの多いデータ中にある地球的な系外惑星を 99%の精度で検出することが出来る．一方で，最小二乗法を用いた手法では検出は 73%の精度である．
ここでは，観測データ中のノイズレベルよりも小さい惑星シグナルに対して，軌道位相を折りたたむ手法を用いて，周期的なトランジットを検出する手法を考案した．

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