یک مطالعه جدید، استفاده از یک الگوریتم یادگیری ماشین به نام sequential neural posterior estimation (SNPE) را برای شتاب‌دهی به فرآیند بازیابی جو اگزوپلانت‌ها معرفی می‌کند. روش‌های سنتی تفسیر مشاهدات جوی شامل مدل‌های پیچیده هستند و نیازمند زمان محاسباتی زیادی هستند. با استفاده از SNPE، محققان امیدوارند که این محدودیت را از بین ببرند و دقت بازیابی ها را بهبود بخشند.
برای آزمایش کارایی SNPE، محققان ۱۰۰ مشاهدات مصنوعی با استفاده از کد مدل سازی جوی ARCiS تولید کردند. سپس فرایند بازیابی برای ارزیابی قدرت SNPE انجام شد. نتایج نشان داد که SNPE پوستریورهای قابل اعتماد و دقیقی ارائه داده است که نشانگر قدرت آن به عنوان یک ابزار مفید برای بازیابی جوی اگزوپلانت‌ها است.
علاوه بر این، مطالعه نشان داد که SNPE می‌تواند فرآیند بازیابی را به طور قابل توجهی شتاب دهد و بار محاسباتی را تا ۱۰ برابر کاهش دهد. درجه شتاب به عواملی از جمله پیچیدگی مدل‌های جوی، بعد مشاهده و نسبت سیگنال به نویز بستگی دارد.
یک کاربرد قابل توجهی از SNPE، توانایی انجام بازیابی‌های خودتنظیم برای طیف‌های مصنوعی ستاره های قهوه‌ای است. محققان با موفقیت یک بازیابی با استفاده از تنها ۵۰٬۰۰۰ ارزیابی مدل تعدیلی انجام دادند که کارایی و اثربخشی SNPE را نشان می‌دهد.
پیاده‌سازی SNPE چشم‌اندازهای امیدوارکننده‌ای برای تحقیقات آینده درباره جوهای اگزوپلانت‌ها به ارمغان می‌آورد. توانایی شتاب‌دهی به بازیابی ها امکان مطالعه مدل‌های محاسباتی گرانقیمت تر را فراهم می‌کند و به محققان اجازه می‌دهد مشخصات فیزیکی و شیمیایی جوهای اگزوپلانت‌ها را بهتر درک کنند.
کد SNPE به صورت عمومی در Github قابل دسترسی است و به این ترتیب به جامعه تحقیقاتی اجازه می‌دهد از این الگوریتم یادگیری ماشین نوآورانه برای مطالعات خود درباره بازیابی جوی اگزوپلانت‌ها استفاده و بر آن بنا کنند. با پیشرفت‌های بیشتر در یادگیری ماشین و مدل‌سازی جوی، درک از جوهای اگزوپلانت‌ها به گسترش می‌پیوندد و ما را به نزدیکی باز کردن رازهای دیگر دنیاها می‌برد.
The source of the article is from the blog krama.net