Как ученые открывают экзопланеты с помощью ИИ

40

Большинство экзопланет, открытых на сегодняшний день, было обнаружено транзитным методом. Этот метод основан на мини-затмении, вызванном прохождением планеты перед своей звездой. Наблюдаемое уменьшение светимости позволяет сделать вывод о существовании планеты и оценить ее диаметр после. Однако, теория предсказывает, что во многих планетных системах взаимодействия между планетами изменяют эту периодичность и делают невозможным их обнаружение.

Именно в этом контексте ученые из Университета Женевы (UNIGE), Университета Берна (UniBE) и Национального центра эффективности исследований (NCCR) PlanetS, Швейцария, в сотрудничестве с компанией Disaitek, применили ИИ. Ученые научили алгоритмы предсказывать эффект взаимодействия между планетами, что позволило исследователям обнаружить экзопланеты, которые были не известны ранее.

Экзопланета

Иллюстрация pixabay

Обнаружение планет методом транзита, т.е. поиском на обнаружении падения светимости звезды во время прохождения планеты перед её диском, сложный процесс. «Вот почему мы подумали об использовании искусственного интеллекта для распознавания изображений», — объясняет Адриен Лелеу, исследователь кафедры астрономии факультета естественных наук UNIGE и NCCR PlanetS.

Действительно, можно научить машину, используя большое количество примеров, учитывать все параметры и предсказывать эффект взаимодействия между планетами в наглядном представлении индуцированного эффекта. Для этого астрономы объединили свои усилия с компанией Disaitek через платформу технологий и инноваций NCCR. «ИИ используемый в этом проекте, представляет собой нейронную сеть, целью которой является определение для каждого пикселя изображения того объекта, который он представляет», — объясняет Энтони Гравелайн, президент Disaitek.

Этот алгоритм позволяет определить для каждого измерения светимости звезды, наблюдается ли затмение планеты. Нейронная сеть принимает решение, сопоставляя все доступные наблюдения этой звезды с диапазоном конфигураций, наблюдаемых во время ее обучения. «С первых реализаций метода мы обнаружили две экзопланеты — Kepler-1705b и Kepler-1705c — которые были полностью упущены предыдущими методами», — говорит Адриен Лелеу. Открытые таким образом планетные системы представляют собой золотую жилу для наших знаний об экзопланетах и, в частности, планетах земного типа, которые, как правило, трудно охарактеризовать.

Разработанный метод позволяет не только оценивать радиус планет, но и дает информацию об их массе, а следовательно, об их плотности и составе. «Использование ИИ, в частности глубокого обучения, становится все более распространенным в астрофизике, будь то для обработки данных наблюдений или для анализа результатов гигантского численного моделирования, производящего терабайты данных».

4/5 - (4 голоса)
Нашли ошибку в текстах? Выделите слово с ошибкой мышкой и нажмите Ctrl и Enter.
Предыдущая статьяКак пандемия приведет к кризису конфиденциальности
Следующая статьяIBM разработала 127-кубитный квантовый процессор