Hvordan finder man exoplaneter med Deep Learning

Fora ASTRO-FORUM NYT FRA VIDENSKABEN Hvordan finder man exoplaneter med Deep Learning

  • Dette emne har 1 svar og 1 stemme, og blev senest opdateret for 6 år, 2 måneder siden af Bjarne. This post has been viewed 566 times
Viser 2 indlæg - 1 til 2 (af 2 i alt)
  • Forfatter
    Indlæg
  • #314915

    Bjarne
    Moderator
      • Super Nova

      Identifying Exoplanets with Deep Learning: A Five Planet Resonant Chain around Kepler-80 and an Eighth Planet around Kepler-90

      NASAs Kepler Rumteleskop blev konstrueret til at finde frekvensen af planeter af jordstørrelse i kredsløb omkring sol-lignende stjerner, men sådanne planeter befinder sig nær detektionsgrænsen. En nøjagtig bestemmelse af forekomstraten af sådanne planeter kræver en automatisk og nøjagtig bedømmelse af sandsynligheden for at individuelle kandidater er planeter, selv ved lave signal/støj-forhold. Forfatterne præsenterer en ny metode til at klassificere potentielle planetsignaler baseret på Deap Learning. De træner et deep convolutional neural network til at forudsige, hvorvidt et givet signal er en exoplanet-passage eller en falsk positiv begivenhed forårsaget af astrofysiske eller instrumentelle fænomener.

      Forfatterne finder, at metoden er særdeles effektiv til at rangordne individuelle kandidater efter sandsynligheden for, at de faktisk er planeter: Den rangordner plausible planetsignaler højere end falske positive signaler i 98.8% af tilfældene i en mængde af testsignaler. De anvender dernæst metoden på en ny mængde af kandidatsignaler,  som de fandt frem til ved at gennemgå nogle kendte multi-planetsystemer fundet af Kepler. De finder 2 nye planeter, som metoden bedømmer til at være planeter med en høj grad af sandsynlighed.  Disse planeter underkastes en uafhængig statistisk validering, som bekræfter deres status som planeter.

      Den ene af disse 2 planeter tilhører planetsystemet Kepler-80, som har 5 kendte planeter i resonans-bevægelse med hinanden. Den anden planet tilhører planetsystemet Kepler-90, som har 7 kendte planeter med passager.

      Deep Learning går ud på at oplære et neuralt netværk, eventuelt med en indbygget fysik, i at klassificere lyskurver med næsten samme sikkerhed som en mere arbejdstung individuel statistisk analyse, som også angiver usikkerhederne. Det neurale netværk giver altid et resultat, men aldrig med usikkerheder. Usikkerhederne findes ved at sammenligne med mere arbejdstunge statistiske metoder. Titlen indeholder ordet “exoplanets” (flertal). Ja, der er jo 2. Det ville også være interessant at kende forholdet mellem “positive” og “falske positive”, inden Deep Learning slippes fri.

      #314917

      Bjarne
      Moderator
        • Super Nova

        Jeg indrømmer: Jeg har ikke læst artiklen. Den er ret lang (for bare 2 planeter). Jeg vender tilbage, hvis jeg får læst artiklen.

         

      Viser 2 indlæg - 1 til 2 (af 2 i alt)
      • Emnet 'Hvordan finder man exoplaneter med Deep Learning' er lukket for nye svar.