RW Space

Ученые подтвердили существование 50 новых планет благодаря новому алгоритму машинного обучения, разработанному в Великобритании, в Уорикском университете.

Открытие этих экзопланет знаменует собой первый случай, когда ученые использовали машинное обучение для поиска кандидатов на роль планеты в глубоком космосе. Машинный алгоритм, являющийся формой искусственного интеллекта (ИИ), проанализировал потенциальные экзопланеты, чтобы определить, какие из них настоящие, а какие — подделки. Результаты были опубликованы в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Новые планеты оказались размером с Нептун или чуть меньше Земли, их орбиты варьируются от 200 дней до одной. Вот что по этому поводу отметил Доктор Дэвид Армстронг из физического факультета Уорикского университета:

«Разработанный нами алгоритм позволяет пятидесяти кандидатам пройти через порог для проверки планеты, превратив их в настоящие планеты. Мы надеемся применить эту технику к большим выборкам кандидатов из текущих и будущих миссий, таких как TESS и PLATO. Что касается проверки планеты, никто раньше не использовал технику машинного обучения».

Охота на экзопланеты опирается на огромные объемы данных с телескопов, таких как спутник NASA Transiting Exoplanet Survey Satellite или TESS. Спутники наблюдают участки ночного неба в поисках транзитных планет (планет, проходящих перед своей звездой), которые вызывают незначительное уменьшение яркости звезды.

Однако некоторые из этих изменений в яркости могут быть вызваны двойными звездами, помехами от других объектов и даже ошибками камеры. Астрономы стремятся сгладить эти недостатки в процессе проверки с помощью машинного обучения.

«Машинное обучение использовалось для ранжирования планетных кандидатов, но никогда в вероятностных рамках, а это то, что вам нужно для истинной проверки планеты. Вместо того, чтобы говорить, какие кандидаты с большей вероятностью будут планетами, теперь мы можем сказать, какова точная статистическая вероятность этого. Если вероятность того, что кандидат окажется подозрительным, составляет менее одного процента, это считается подтвержденной планетой».

Таким образом, ученые кафедры физики и информатики Уорвика совместно с Институтом Алана Тьюринга разработали алгоритм, который может отличить настоящие планеты от поддельных в базах данных тысяч миров. Алгоритм был обучен распознавать экзопланеты с использованием уже готовых образцов, собранных миссией «Кеплер».

После алгоритм был использован на наборе данных о неподтвержденных кандидатах «Кеплер», ему удалось отсеять подделки и подтвердить 50 новых планет. Все предыдущие попытки использовать машинное обучение использовались только для ранжирования кандидатов.