UCLの研究者が率いる新たに発表されたAriel Data Challenge 2024は、データサイエンティスト、天文学者、およびAI愛好家に、遠い惑ダファベット大気を明らかにするのを助けるよう求めています。
欧州宇宙機関のアリエル宇宙ミッションに基づいたコンテストで、Neurips 2024 Machine Learning Conferenceで紹介された天文学の最も複雑で重要なダファベット分析の問題の1つに取り組む- ノイズの多い宇宙望遠鏡の観測からのかすかなエクスプラネット信号を抽出します。
参加者に、$ 50,000 USDの賞金プールで、エクソプラネット大気の分野で最先端の研究に貢献するユニークなチャンスを提供します。
英国宇宙機関の宇宙科学責任者であるキャロライン・ハーパー博士は、「遠い惑星は星自体よりも銀河で多数ある可能性が高い。
「この名誉ある競争を通じて開発された技術は、雰囲気や天気の構成について学ぶための新しい窓を開くのに役立つ可能性があります。」
遠くの惑ダファベット大気はユニークです
遠い惑ダファベット発見は、私たちの宇宙の視点を変え、太陽系の性質、地球の独自性、についての従来の概念に挑戦しました。.
天文学者は、今日の時点で5,600人以上のexplanetsを認識しています。しかし、科学者が雰囲気を研究することによって彼らの性質をさらに理解し、特徴付けることを求めているため、これらの世界を検出することは最初のステップにすぎません。
UCLのGiovanna Tinetti教授によって科学的リーダーシップが提供されている欧州宇宙機関のアリエル宇宙ミッションは、2029年に開始され、約5分の1の大気を観察することにより、これらの惑ダファベット最大の調査の1つを完成させます。既知の外惑星。
Paul Eccleston、Ariel Mission Consortium ManagerのRal Spaceは、「Ariel Data Challengeは、今後数か月でペイロード構造モデルを構築するのに非常に役立つでしょう。」
しかし、これらの雰囲気を観察し、それらの特性を導き出すことは手ごわい課題です。これらの大気信号は、惑星システムから受け取った星明かりの1分分の1を占めており、器具ノイズによって定期的に破損しています。
アリエルダファベットチャレンジ
アリエルデータチャレンジ2024は、宇宙船の振動によって引き起こされる「ジッターノイズ」など、これらのノイズ源の克服に焦点を当てています。このノイズは、他の障害とともに、遠くの惑ダファベット大気を研究するために使用される分光データの分析を複雑にします。
DIRAC HPC施設からのサポートにより、ミッション科学者は、アリエルのペイロード設計に基づいて、アリエル観測の最も正確な表現をこれまでに綿密に生成し、ジェームズウェッブスペーステレスコープによって得られた飛行ダファベットからの代表的な騒音効果を取り入れました。
アリエルミッションに関与する科学者は、現在のダファベット分析アプローチの境界を押し広げるための新しい方法を求めています。これらのノイズソースを効果的に抑制し、エクスプラネット大気から重要なシグナルを抽出できる革新的なソリューション。
競争は10月下旬まで開かれています。受賞者は、Neurips Conferenceでソリューションを発表するよう招待され、上位6つのソリューションには現金賞品が利用できます。
