星間化学空間の相関を見いだすニューラルネットワークモデル

原題: A neural-network model to find correlations in astrochemical space

新たな星間分子の検出は天文化学の中心的課題である。本研究は分子構造を表す化学文字列からTMC-1の柱密度を予測する機械学習パイプラインを構築し、学習に含まれない分子についても予測できることを示した。学習された潜在ベクトルから、この分子雲で今後検出が期待される有望な候補分子をいくつか挙げた。