Невероятный результат по открытию новых экзопланет с помощью искусственного интеллекта был получен исследователями из Уорикского университета. Благодаря новому алгоритму машинного обучения, разработанному теми же учеными, стало возможным подтвердить существование 50 новых планет, идентифицированных в первую очередь спутником.
Фактически, существуют тысячи планет-кандидатов, но это еще не подтверждено астрономами. Исследователи обучили новый алгоритм автоматически отличать настоящие планеты от ложных срабатываний.
Космический телескоп Кеплера использует метод «транзита» для определения местоположения возможных планет. Затем данные необходимо проанализировать, чтобы можно было подтвердить сами планеты. Однако это огромные объемы данных, и велика вероятность ложных срабатываний.
Поэтому ученые из Департамента физики и информатики Уорвика и Института Алана Тьюринга разработали новый алгоритм, который смог выделить 50 планет из тысяч возможных кандидатов. Для этого он ранее был обучен работе с данными, взятыми из двух баз подтвержденных планет и ложных срабатываний, также собранных с помощью выведенного из эксплуатации космического телескопа Кеплер. После фазы «обучения» они дали алгоритму данные, касающиеся еще не подтвержденных планет.
Художественное видение экзопланеты Kepler-438b
Подтвержденные планеты различаются по размеру от Нептуна до самых маленьких, и вращаются вокруг своих звезд по орбитам разной длины от тех, которые длятся более 200 земных дней до тех, которые длятся всего один день.
«Что касается проверки планеты, никто никогда не использовал технику машинного обучения. Машинное обучение использовалось для ранжирования планетных кандидатов, но никогда в вероятностных рамках, что и необходимо для подлинной проверки планеты. Вместо того, чтобы говорить, какие кандидаты с наибольшей вероятностью будут планетами, теперь мы можем сказать, какова точная статистическая вероятность. Если вероятность того, что кандидат является ложноположительным составляет менее 1%, это считается подтвержденной планетой», - объясняет Дэвид Армстронг, один из ученых Уорика, участвовавших в проекте.
Теперь исследователи надеются использовать этот же метод с данными, полученными из других миссий, включая TESS и будущую миссию PLATO.