50 планет подтверждены новым алгоритмом машинного обучения. Этот метод, разработанный исследователями из Университета Уорика, в будущем может увеличить количество открытий.
Программы позволяют классифицировать потенциальных кандидатов, которые исследователи должны затем проанализировать, чтобы подтвердить или не подтвердить их присутствие. Проблема в том, что телескопы в настоящее время собирают безумный объем данных, поэтому для их очистки требуется огромное количество времени. Однако вскоре это может измениться.
Исследователи из отделов физики и информатики Уорвика разработали алгоритм, основанный на машинном обучении, форме искусственного интеллекта, для анализа выборки потенциальных планет. Цель состоит в том, чтобы отделить реальный мир от «ложных срабатываний».
Для этого исследователи натренировали свой алгоритм, используя две большие выборки подтвержденных планет и ложных срабатываний из уже прекращенной миссии Кеплера. Затем они использовали алгоритм для набора данных, собранных телескопом, которые еще не были тщательно исследованы. Используя этот метод, они
Эти планеты очень разные. Некоторые из них размером с Нептун, а другие — размером с Землю. Некоторые обходят свою звезду за 200 дней, а другие, горячие юпитеры, — всего за один день. Теперь это подтверждено, все эти планеты можно будет отслеживать с помощью специальных телескопов.
Исследователи также стремятся применить этот же метод к другим образцам, таким как те, которые были собраны миссией Тесс, преемником Кеплера. Напомним, что спутник только что закрыл свою основную двухлетнюю миссию и теперь начинает расширенную миссию еще на два года.
«Исследование, подобное TESS, должно предоставить нам десятки тысяч кандидатов в течение ближайших нескольких лет». И было бы идеально иметь возможность последовательно анализировать их все», — объясняет астроном Дэвид Армстронг, главный автор исследования. «Быстрые, автоматизированные системы, подобные этой, могли бы привести нас к более быстрой и эффективной проверке этих планет».