Изкуственият интелект AI идентифицира 50 нови планети от стари данни на НАСА

0
279
Космос
Снимка: Пиксабей

Британските изследователи са идентифицирали 50 нови планети с помощта на изкуствен интелект, отбелязвайки технологичен пробив в астрономията, пише “CNN”Астрономите и компютърните учени от Университета на Уоруик изградиха алгоритъм за машинно обучение, за да копаят стари данни от НАСА, съдържащи хиляди потенциални кандидати за планета.

Невинаги е ясно обаче кой от тези кандидати е истински. Когато учените търсят екзопланети (планети извън нашата Слънчева система), те търсят спадове в светлината, които показват планета, минаваща между телескопа и тяхната звезда. Но тези спадове могат да бъдат причинени и от други фактори, като фонова намеса или дори грешки в камерата.

Но новият изкуствен интелект може да покаже разликата. Изследователският екип е обучил алгоритъма, като е преминал данни, събрани от вече пенсионирания космически телескоп на НАСА, който прекара девет години в дълбокия космос в мисия за световно ловене на планети. След като алгоритъмът се научи да разделя точно реалните планети от фалшиво позитивните данни, той беше използван за анализ на стари масиви от данни, които все още не са потвърдени – там са открити 50-те екзопланети.

Тези 50 екзопланети, които орбитират около други звезди, варират по размер от толкова големи, колкото Нептун, до по-малки от Земята, потвърди университетът в съобщение за новините. Някои от орбитите им са дълги до 200 дни, а други – кратки от порядъка на един ден. И сега, когато астрономите знаят, че планетите са истински, те могат да ги поставят като приоритет за по-нататъшно наблюдение. Констатациите на изследователите бяха публикувани миналата седмица в Месечните известия на Кралското астрономическо общество.

“По отношение на валидирането на планетата никой не е използвал техника на машинно обучение преди”, казва Дейвид Армстронг от Университета на Уоруик, един от водещите автори на изследването, в съобщението.

“Машинното обучение е използвано за класиране на планетни кандидати, но никога на вероятностна рамка. Това е, което ви е необходимо, за да потвърдите истински една планета.”

Сега, когато изследователите знаят, че начинът работи, те се надяват да използват изкуствения интелект за настоящи и бъдещи мисии на телескопи. Той може да осигури последователен и ефикасен метод за валидиране, съгласно изданието; веднъж правилно обучен, AI е по-бърз от сегашните техники и може да бъде автоматизиран за самостоятелно изпълнение.

Алгоритъмът може да “валидира хиляди невиждани кандидати за секунди”, посочва проучването. И тъй като се основава на машинно обучение, то все още може да бъде подобрено и може да продължи да става по-ефективно с всяко ново откритие. В своето проучване изследователският екип твърди, че астрономите трябва да използват множество техники за валидиране – включително този нов алгоритъм, за да потвърдят бъдещи открития на екзопланети.

“В момента около 30% от всички известни планети са валидирани благодарение на използването на само един метод, който “не е идеален”, каза Армстронг.

“Все още трябва да отделим време за обучение на алгоритъма, но след като бъде направено, става много по-лесно да го прилагаме към бъдещи кандидати.“

Армстронг добави, че алгоритъмът може да се използва за анализиране на данни от транзитния спътник за изследване на екзопланетите на НАСА (TESS) – мисия за цялостно проучване, която завърши основната си работа в космоса на 4 юли.

Като картографира около 75% от небето, TESS идентифицира 66 нови потвърдени екзопланети и близо 2100 потенциални кандидати за такива. Сред потвърдените екзопланети е една от порядъка на размерите на Земята, която е потенциално обитаема, орбитираща звезда на разстояние от 100 светлинни години. Той също откри планета, обикаляща около две слънца, като Татуин във филмите “Междузвездни войни”. TESS сега е удължена мисия до 2022 г., докато учените работят за валидиране и потвърждаване кои от останалите потенциални кандидати са реални планети.

Абониране
Известие от
guest

0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments