ИИ подтвердил 50 экзопланет в данных “Кеплера”

Экзоплаета
Иллюстрация Kepler-47, другой экзопланеты, вращающейся вокруг двух солнц. Авторы и права: NASA / JPL-Caltech / T. Pyle.

Команда астрономов из Соединённого Королевства использовала алгоритм машинного обучения для анализа выборки экзопланет-кандидатов, идентифицированных космическим телескопом “Кеплер” (НАСА), и определения того, какие из них реальные, а какие – ошибочные.

“Что касается проверки планет, никто раньше не использовал технику машинного обучения”, – сказал ведущий автор работы доктор Дэвид Армстронг, астроном из Департамента физики и Центра обитаемости экзопланет Университета Уорика.

Ранее машинное обучение уже применялось для ранжирования планетных кандидатов, но никогда не использовалось в рамках вероятностной структуры, а это именно то, что нужно для подтверждения кандидата на звание планеты.

Доктор Армстронг и его коллеги создали алгоритм машинного обучения, который может отличать настоящие планеты от ошибок в данных, анализируя большие выборки, включающие тысячи кандидатов, найденных с помощью телескопов.

Он был обучен распознавать реальные планеты с использованием двух больших выборок подтверждённых планет и ложных срабатываний в данных “Кеплера”.

Затем исследователи использовали алгоритм на наборе данных ещё неподтверждённых планет-кандидатов, в результате чего было получено 50 новых подтверждённых планет.

Эти планеты имеют различные размеры и орбиты от одного до 200 дней.

Подтвердив, что они реальны, учёные теперь могут расставить приоритеты для дальнейших наблюдений с помощью специальных телескопов.

“Мы надеемся применить эту технику к большим выборкам кандидатов из текущих и будущих миссий, таких как TESS и PLATO”, – сказал доктор Армстронг.

Результаты исследования были представлены в статье, опубликованной в Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.


Больше информации: https://academic.oup.com/
Присоединяйся

Вы могли пропустить:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.