赤色巨星の自動振動解析フレームワークROSE

赤色巨星の振動特性を自動で高精度に抽出する機械学習フレームワークROSEの開発と検証が行われた。

• 大量の赤色巨星の振動スペクトルを効率的に処理するモジュール型機械学習フレームワークROSEを提案した。
• 各パラメータに適した表現を用いたニューラルネットワークにより、確率分布として出力を得る手法を採用した。
• 合成データやTESS等の観測データを用いた検証で高い信頼性と精度を確認し、大規模サンプルへの適用に成功した。

原文タイトル: ROSE (Red-giant Oscillations Spectra Estimator): A Modular Machine-Learning Framework for Automated Asteroseismic Characterisation. I. $ν_{\max}$ and $Δν$ from TESS

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