A mesterséges intelligencia megerősíti 50 exobolygó létezését

Tartalomjegyzék:

A mesterséges intelligencia megerősíti 50 exobolygó létezését
A mesterséges intelligencia megerősíti 50 exobolygó létezését
Anonim

Brit csillagászok kifejlesztettek egy gépi tanulási algoritmust, amely elemezheti a TESS és a Kepler távcsövek képeit, és ellenőrizheti, hogy a távoli csillagok valóban rendelkeznek -e bolygókkal. Különösen a Kepler adatainak elemzésével már megerősítette 50 exobolygó létezését. Munkájuk eredményeit a Monthly Notices of the Royal Astronomical Society tudományos folyóiratban tették közzé.

„Ennek az algoritmusnak köszönhetően egyszerre 50 jelöltet helyeztünk át a megerősített exobolygók kategóriájába. Erre korábban senki sem használt gépi tanulási rendszereket. Most már nemcsak azt tudjuk megmondani, hogy a jelöltek közül melyik a legvalószínűbb bolygó, hanem azt is, hogy pontosan számítsa ki ennek valószínűségét - magyarázta a tanulmány egyik szerzője, a Warwicki Egyetem (Egyesült Királyság) planetáris tudósa, David Armstrong.

Az elmúlt években a csillagászok több mint ezer exobolygót és több ezer jelöltet találtak erre a szerepre. Legtöbbjük az úgynevezett forró Jupiterhez tartozik - a Jupiter méretű bolygókhoz, amelyek nagyságrenddel közelebb állnak csillagukhoz, mint a Merkúr a Naphoz. Ugyanakkor az exobolygók között egyre kisebb méretű bolygók találhatók, amelyek mérete a Földhöz hasonlítható.

A legtöbb ismert bolygót a Kepler távcső fedezte fel. Majdnem négy éven keresztül folyamatosan több százezer csillagot figyelt, amelyek a Cygnus és a Lyra csillagkép határán helyezkednek el. Ha képein látható volt, hogy egyes csillagok fényereje rendszeresen csökken, akkor ez annak a jele lehet, hogy időnként a csillag körül forgó bolygó "elzárja" a távcsövet. A csillagászok ezt a jelenséget áthaladásnak vagy tranzitnak nevezik.

Ennek oka azonban más jelenségek is lehetnek, beleértve magukat a világítótesteket is. Általában a hosszú távú megfigyelések lehetővé teszik az egyik elválasztását a másiktól, de ehhez nagyon hosszú és fáradságos képek összehasonlítása és a csillag tevékenységére vonatkozó összes rendelkezésre álló tudományos adat elemzése szükséges.

Mesterséges intelligencia nyomok

Brit tudósok olyan gépi tanulási algoritmust fejlesztettek ki, amely gyorsabban és jobban meg tudja oldani ezt a problémát, mint egy humán vagy klasszikus statisztikai módszerek az információk elemzésére. Ez egy többrétegű neurális hálózat, amely rejtett mintákat talál a csillagok képsorában.

Ennek a mesterséges intelligenciának a kiképzésére a tudósok egy adathalmazt használtak fel, amelyet Kepler a már megerősített exobolygók felfedezéséből gyűjtött össze, valamint olyan objektumokat, amelyek létezését később nem erősítették meg. Összesen több mint 30 ezer tranzitot vezettek mesterséges intelligencián keresztül edzésre.

A tudósok a Kepler -katalógusból több száz, még meg nem erősített bolygón tesztelték az algoritmus működését. Az algoritmus 50 olyan objektumot azonosított, amelyek 99% -nál nagyobb valószínűséggel exobolygók. A csillagászok ezt később más adatelemzési módszerekkel megerősítették.

A kutatók úgy vélik, hogy fejlesztésükkel automatikusan és nagyon gyorsan lehet új exobolygókat keresni. Az algoritmus valós időben képes elemezni a TESS és más távcsövek adatait. Armstrong és kollégái különösen abban reménykednek, hogy módszertanukat felhasználják az épülő PLATO európai űrmegfigyelő központ munkájában, amelyet 2026 -ban terveznek elindítani.

Ajánlott: