Astronomové identifikovali více než 100 dříve nezjištěných exoplanet – světů obíhajících kolem hvězd za naším Sluncem – aplikací umělé inteligence na data shromážděná satelitem NASA Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS). Objev, řízený novým programem umělé inteligence s názvem RAVEN, také ukazuje na dalších 2 000 potenciálních exoplanet, z nichž přibližně polovina byla dříve neznámá.
Síla umělé inteligence při hledání exoplanet
Mise TESS identifikuje exoplanety tím, že detekuje mírné stmívání světla hvězdy, když planeta prochází před ní, jev známý jako „tranzit“. RAVEN analyzoval více než 2,2 milionu hvězd pozorovaných během prvních čtyř let provozu TESS, přičemž se zaměřil na planety s extrémně blízkou oběžnou dráhou – oběžné dráhy dokončily za pouhých 16 pozemských dnů. Tato schopnost identifikovat tyto rychle se točící světy je kritická, protože umožňuje vědcům lépe porozumět tomu, jak jsou běžné a kde jsou nejčastější.
Potvrzení kandidátů: Primární úkol
Katalog exoplanet NASA aktuálně obsahuje přibližně 6 000 potvrzených planet, ale tisíce kandidátů zůstávají nevyzkoušeny. Hlavním problémem je odlišení skutečných přechodů planet od jiných událostí, které je napodobují, jako jsou zatmění dvojhvězd. RAVEN tento problém přímo řeší tím, že analyzuje data pomocí strojového učení k identifikaci vzorců, které ukazují na skutečné planety.
RAVEN Výhoda: Kompletní systém
RAVEN vyniká tím, že zvládá celý proces detekce exoplanet v jediném pracovním postupu, od počáteční detekce signálu přes ověření strojového učení a statistické potvrzení. To je v kontrastu s mnoha existujícími nástroji, které se zaměřují pouze na určité kroky procesu.
„RAVEN nám umožňuje konzistentně a objektivně analyzovat obrovské soubory dat,“ říká David Armstrong, výzkumník z University of Warwick. “Protože je systém dobře testován a důkladně ověřen, není to jen seznam potenciálních planet – je také dostatečně robustní, aby mohl být použit jako vzorek pro mapování výskytu různých typů planet kolem hvězd podobných Slunci.”
Mapování planetárních populací a “Neptunské pouště”
Analýza potvrzuje, že přibližně 10 % hvězd podobných Slunci má blízké planety, což je v souladu s dřívějšími pozorováními mise NASA Kepler. Podstatné je, že RAVEN také poskytl přesný odhad toho, jak vzácné jsou planety velikosti Neptuna na blízkých drahách – v oblasti, kterou astronomové nazývají „neptunská poušť“. Studie ukazuje, že tyto planety se nacházejí kolem pouze 0,08 % hvězd podobných Slunci, což posiluje myšlenku, že tato oblast je řídce osídlena.
Tento objev ukazuje, jak umělá inteligence rychle mění astronomii a umožňuje výzkumníkům vyvodit smysluplné závěry z obrovských souborů dat. Schopnost systematicky a spolehlivě identifikovat kandidáty na exoplanety urychlí hledání obyvatelných světů mimo naši sluneční soustavu.
