Mākslīgais intelekts apstiprina 50 eksoplanētu esamību

Satura rādītājs:

Mākslīgais intelekts apstiprina 50 eksoplanētu esamību
Mākslīgais intelekts apstiprina 50 eksoplanētu esamību
Anonim

Britu astronomi ir izstrādājuši mašīnmācīšanās algoritmu, kas var analizēt TESS un Keplera teleskopu attēlus un pārbaudīt, vai tālām zvaigznēm tiešām ir eksoplanetes. Jo īpaši viņš jau ir apstiprinājis 50 eksoplanētu esamību, analizējot Keplera datus. Viņu darba rezultāti tika publicēti zinātniskajā žurnālā Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Pateicoties šim algoritmam, mēs uzreiz pārcēlām 50 kandidātus apstiprināto eksoplanetu kategorijā. Iepriekš neviens šim nolūkam nav izmantojis mašīnmācīšanās sistēmas. Tagad mēs varam ne tikai pateikt, kurš no kandidātiem, visticamāk, ir planēta, bet mēs varam arī precīzi aprēķiniet tā varbūtību”, - skaidroja viens no pētījuma autoriem, planetārists no Vorikas universitātes (Lielbritānija) Deivids Ārmstrongs.

Pēdējos gados astronomi ir atraduši vairāk nekā tūkstoti eksoplanetu un vairākus tūkstošus kandidātu šai lomai. Lielākā daļa no tām pieder pie tā sauktajiem karstajiem Jupiteriem - planētām, kas ir Jupitera lielumā, kuras ir par lielumu tuvāk savai zvaigznei nekā Merkurs ir Saulei. Tajā pašā laikā starp eksoplanētām arvien biežāk sastopamas mazākas planētas, kuru izmēri ir salīdzināmi ar Zemi.

Lielāko daļu zināmo eksoplanetu atklāja Keplera teleskops. Gandrīz četrus gadus viņš nepārtraukti uzraudzīja simtiem tūkstošu zvaigžņu, kas atrodas uz Cygnus un Lyra zvaigznāju robežas. Ja viņa attēlos bija redzams, ka kāda zvaigzne periodiski samazinās spožumā, tad tā varētu būt zīme, ka laiku pa laikam to no teleskopa "bloķēja" planēta, kas griežas ap zvaigzni. Astronomi šo parādību sauc par pāreju vai tranzītu.

Tomēr iemesls tam var būt citas parādības, tostarp procesi pašos gaismekļos. Parasti ilgtermiņa novērojumi ļauj nošķirt vienu no otra, taču tas prasa ļoti ilgu un rūpīgu attēlu salīdzinājumu un visu pieejamo zinātnisko datu par zvaigznes darbību analīzi.

Mākslīgā intelekta norādes

Britu zinātnieki ir izstrādājuši mašīnmācīšanās algoritmu, kas šo problēmu var atrisināt ātrāk un labāk nekā cilvēku vai klasiskās statistikas metodes informācijas analīzei. Tas ir daudzslāņu neironu tīkls, kas var atrast slēptos modeļus zvaigžņu attēlu sērijā.

Lai apmācītu šo mākslīgo intelektu, zinātnieki izmantoja datu kopu, ko Keplers savāca, atklājot jau apstiprinātas eksoplanētas, kā arī objektus, kuru esamība vēlāk netika apstiprināta. Kopumā apmācībai caur mākslīgo intelektu tika vadīti vairāk nekā 30 tūkstoši tranzītu.

Zinātnieki ir pārbaudījuši algoritma darbību uz vairākiem simtiem vēl neapstiprinātu planētu no Keplera kataloga. Algoritms ir identificējis 50 objektus, kas vairāk nekā par 99% ir eksoplanetu iespējamība. Pēc tam astronomi to apstiprināja, izmantojot citas datu analīzes metodes.

Pētnieki uzskata, ka to attīstību var izmantot, lai automātiski un ļoti ātri meklētu jaunas eksoplanētas. Algoritms var analizēt datus no TESS un citiem teleskopiem reālā laikā. It īpaši Ārmstrongs un viņa kolēģi cer, ka viņu metodoloģija tiks izmantota topošās Eiropas kosmosa novērošanas centra PLATO darbā, kura sākums paredzēts 2026. gadā.

Ieteicams: