Pipeline d’inférence utilisant une estimation postérieure neurale amortie. Le modèle de simulation conjoint p(x, θ) = p(θ)p(x|θ) est utilisé pour générer un ensemble d’apprentissage {(θ, x)} de paramètres de modèle θ et d’observations de spectres d’exoplanètes x. Un flot de normalisation conditionnelle pφ(θ|x) composé d’un réseau plongeant et de trois transformations inversibles ti est formé pour estimer la densité a posteriori p(θ|x). Une fois formé, l’échantillonnage à partir de l’estimateur a posteriori est aussi rapide qu’un passage vers l’avant à travers le flux de normalisation. L’inférence peut être répétée pour de nombreuses observations sans avoir à régénérer les données ni à recycler le flux de normalisation. — astro-ph.EP
Récupérer les paramètres physiques à partir d’observations spectroscopiques d’exoplanètes est essentiel pour comprendre leurs propriétés atmosphériques.
Les récupérations atmosphériques exoplanétaires sont généralement basées sur une inférence bayésienne approximative et reposent sur des approches basées sur l’échantillonnage pour calculer les distributions a posteriori des paramètres. Cependant, des extractions précises ou répétées peuvent entraîner des temps de calcul très longs en raison de la nature séquentielle des algorithmes basés sur l’échantillonnage.
Nous visons à amortir la récupération atmosphérique exoplanétaire à l’aide de l’estimation postérieure neurale (NPE), un algorithme d’inférence basé sur la simulation basé sur l’inférence variationnelle et les flux de normalisation. De cette manière, nous visons (i) à réduire fortement le temps d’inférence, (ii) à adapter l’inférence à des modèles de simulation complexes avec de nombreux paramètres de nuisance ou des fonctions de vraisemblance insolubles, et (iii) à permettre la validation statistique des résultats d’inférence.
Nous évaluons les NPE sur un modèle de transfert radiatif pour les spectres d’exoplanètes petitRADTRANS, incluant les effets de la diffusion et des nuages. Nous formons un flux autorégressif neuronal pour estimer rapidement les a posteriori et les comparer aux récupérations calculées avec MultiNest. NPE produit des approximations postérieures précises tout en réduisant le temps d’inférence à quelques secondes.
Nous démontrons la fidélité de calcul de nos approximations a posteriori à l’aide de diagnostics d’inférence comprenant des vérifications prédictives a posteriori et une couverture, en tirant parti du temps d’inférence quasi instantané de NPE. Notre analyse confirme la fiabilité des a posteriori approximatifs produits par NPE. La précision et la fiabilité des résultats d’inférence produits par NPE en font une approche prometteuse pour les récupérations atmosphériques.
L’amortissement de l’inférence postérieure rend l’inférence répétée sur plusieurs observations peu coûteuse en termes de calcul car elle ne nécessite pas de simulations à la volée, ce qui rend la récupération efficace, évolutive et testable.
Malavika Vasist, François Rozet, Olivier Absil, Paul Mollière, Evert Nasedkin, Gilles Louppe
Sujets : Astrophysique terrestre et planétaire (astro-ph.EP) ; Instrumentation et Méthodes pour l’Astrophysique (astro-ph.IM)
Citer comme suit : arXiv:2301.06575 [astro-ph.EP] (ou arXiv:2301.06575v1 [astro-ph.EP] pour cette version)
Historique des soumissions
De : Malavika Vasist
[v1] lun. 16 janv. 2023 19:18:31 UTC (1 965 Ko)
https://arxiv.org/abs/2301.06575
Astrobiologie
