Confronto schematico tra DNF e CNF. I DNF (addestrati utilizzando NPE) sono stati applicati per la prima volta ai recuperi di atmosfere esoplanetarie da Vasist et al. (2023), mentre in questo lavoro vengono discussi i CNF (addestrati con FMPE) e l’idea di adattamento del livello di rumore. — Ph.IM astronomico
Dedurre le proprietà atmosferiche degli esopianeti dagli spettri osservati è fondamentale per comprenderne la formazione, l’evoluzione e l’abitabilità.
Poiché i metodi bayesiani tradizionali per il recupero atmosferico (ad esempio, il campionamento annidato) sono computazionalmente costosi, è stato proposto un numero crescente di approcci di apprendimento automatico (ML) come la stima posteriore neurale (NPE).
Cerchiamo di rendere il recupero atmosferico basato sull'apprendimento automatico (1) più affidabile e accurato con risultati verificati e (2) più flessibile rispetto alle reti neurali sottostanti e alla scelta dei modelli di rumore presunti. Innanzitutto, adottiamo la stima a posteriori della corrispondenza del flusso (FMPE) come nuovo approccio di apprendimento automatico per il recupero atmosferico. FMPE conserva molti dei vantaggi dell’NPE, ma offre maggiore flessibilità strutturale e scalabilità.
In secondo luogo, utilizziamo il campionamento degli interessi (IS) per verificare e correggere i risultati del machine learning e per calcolare una stima delle prove ipotetiche. In terzo luogo, adattiamo i nostri modelli di apprendimento automatico al livello di rumore presunto dello spettro (ovvero le barre di errore), rendendoli adattabili a diversi modelli di rumore. Entrambi i modelli FMPE e NPE condizionati al livello di rumore funzionano altrettanto bene con il campionamento annidato su una gamma di livelli di rumore quando testati su dati simulati. L'FMPE si addestra circa 3 volte più velocemente dell'NPE e si traduce in una maggiore efficienza IS.
L'IS corregge con successo i risultati imprecisi del machine learning, identifica i guasti dei modelli con scarsa efficienza e fornisce stime accurate delle prove virtuali. FMPE è una potente alternativa all'NPE per il recupero atmosferico veloce, sacrificabile e parallelizzabile.
Il sistema informativo può verificare i risultati, contribuendo a rafforzare la fiducia nei metodi basati sull’apprendimento automatico, facilitando al tempo stesso il confronto dei modelli attraverso il rapporto di evidenza. L'adattamento del livello di rumore consente di ampliare la portata degli studi di progettazione per strumenti futuri, ad esempio, in termini di gamma di rapporti segnale-rumore.
Timoteo D. Gebhard, Jonas Wildberger, Maximilian Dachs, Annalena Kofler, Danielle Angerhausen, Sasha B. Cowans, Bernhard Schölkopf
Commenti: Accettato per la pubblicazione in Astronomy and Astrophysicals
Argomenti: Strumenti e Metodi Astrofisici (astro-ph.IM); Astrofisica terrestre e planetaria (astro-ph.EP); Apprendimento automatico (cs.LG)
Citare come: arXiv:2410.21477 [astro-ph.IM] (Oppure arXiv:2410.21477v1 [astro-ph.IM] per questa versione)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.21477
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Data di invio
Da: Timothy D. Gebhard
[v1] Lunedì 28 ottobre 2024, 19:28:07 UTC (5.722 KB)
https://arxiv.org/abs/2410.21477
Astrobiologia
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