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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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