Астрономы идентифицировали более 100 ранее необнаруженных экзопланет – миров, вращающихся вокруг звезд за пределами нашего Солнца, – применив искусственный интеллект к данным, собранным Транзитным Экзопланетным Обзорным Спутником (TESS) NASA. Это открытие, обусловленное новой ИИ-программой под названием RAVEN, также указывает на еще 2000 потенциальных экзопланет, примерно половина из которых ранее были неизвестны.
Мощь ИИ в Поиске Экзопланет
Миссия TESS идентифицирует экзопланеты, обнаруживая незначительное затемнение света звезды, когда планета проходит перед ней, явление, известное как “транзит”. RAVEN проанализировал более 2,2 миллиона звезд, наблюдаемых в течение первых четырех лет работы TESS, сосредоточившись на планетах с чрезвычайно тесными орбитами – завершающих оборот всего за 16 земных дней. Эта способность выявлять эти быстро вращающиеся миры имеет решающее значение, поскольку позволяет ученым лучше понять, насколько они распространены и где они чаще всего встречаются.
Подтверждение Кандидатов: Основная Задача
В настоящее время в каталоге экзопланет NASA содержится примерно 6000 подтвержденных планет, но тысячи кандидатов остаются непроверенными. Основная проблема заключается в том, чтобы отличить истинные планетарные транзиты от других событий, которые их имитируют, таких как затмения двойных звезд. RAVEN напрямую решает эту проблему, анализируя данные с помощью машинного обучения для выявления закономерностей, указывающих на подлинные планеты.
Преимущество RAVEN: Комплексная Система
RAVEN выделяется тем, что обрабатывает весь процесс обнаружения экзопланет в одном рабочем потоке, от первоначального обнаружения сигнала до валидации машинным обучением и статистического подтверждения. Это контрастирует со многими существующими инструментами, которые сосредоточены только на определенных этапах процесса.
“RAVEN позволяет нам последовательно и объективно анализировать огромные наборы данных”, – говорит Дэвид Армстронг, исследователь из Университета Уорвика. “Поскольку система хорошо протестирована и тщательно проверена, это не просто список потенциальных планет – она также достаточно надежна, чтобы использовать ее в качестве выборки для картирования распространенности различных типов планет вокруг звезд, подобных Солнцу”.
Составление Карты Планетарных Популяций и «Нептунианская Пустыня»
Анализ подтверждает, что примерно 10% звезд, подобных Солнцу, имеют близлежащие планеты, что согласуется с более ранними наблюдениями миссии NASA Kepler. Решающим образом, RAVEN также предоставил точную оценку того, насколько редки планеты размером с Нептун на близких орбитах – область, которую астрономы называют “нептунианской пустыней”. Исследование показывает, что эти планеты встречаются только вокруг 0,08% звезд, подобных Солнцу, что укрепляет представление о том, что этот регион малонаселен.
Это открытие подчеркивает, как ИИ быстро меняет астрономию, позволяя исследователям извлекать значимые выводы из огромных наборов данных. Способность систематически и надежно выявлять кандидатов в экзопланеты ускорит поиск обитаемых миров за пределами нашей Солнечной системы.
