Британски астрономи са разработили алгоритъм за машинно обучение, който може да анализира изображения от телескопите TESS и Kepler и да провери дали далечните звезди действително имат екзопланети. Той вече потвърди съществуването на 50 екзопланети чрез анализ на данни от Kepler. Резултатите от тяхната работа бяха публикувани в научното списание „Monthly Notices of the Royal Astronomical Society“.

“Благодарение на този алгоритъм прехвърлихме 50 кандидати в категорията на потвърдените екзопланети наведнъж. Никой не е използвал системи за машинно обучение за това. Сега не просто можем да кажем кой кандидат най-вероятно е планета, а можем също така точно да изчислим вероятността за това“, обясни един от авторите на изследването, планетарният учен от Университета в Уорик (Великобритания) Дейвид Армстронг.

През последните няколко години астрономите са открили повече от хиляда екзопланети и няколко хиляди кандидати за тази роля. Повечето от тях принадлежат към така наречените горещи Юпитери – планети с размер на Юпитер, които са по-близо до звездата си, отколкото Меркурий е до Слънцето. В същото време сред екзопланетите все по-често се срещат по-малки планети, които са сравними по размер с Земята.

Повечето от известните екзопланети са открити от телескопа Kepler. Почти четири години той непрекъснато наблюдава стотици хиляди звезди, които се намират на границата на съзвездията Лебед и Лира. Ако снимките му показват, че някоя звезда периодично намалява яркостта, тогава това може да е знак, че от време на време тя е „блокирана“ от телескопа от планета, въртяща се около звездата. Астрономите наричат това явление преминаване или транзит.

Причината за това обаче може да са други явления, включително процеси в самите светила. По правило дългосрочните наблюдения правят възможно отделянето на едно от друго, но това изисква много дълго и старателно сравнение на изображенията и анализ на всички налични научни данни за дейността на звезда.

Британските учени са разработили алгоритъм за машинно обучение, който може да реши този проблем по-бързо и по-добре от човешки или класически статистически методи за анализ на информация. Това е многослойна невронна мрежа, която може да намери скрити модели в серия от звездни изображения. За да обучат този изкуствен интелект, учените използвали набор от данни, който Kepler е събрал от откриването на вече потвърдени екзопланети, както и обекти, чието съществуване по-късно не е било потвърдено. Общо над 30 000 транзита са преминали през изкуствения интелект.

Учените са тествали работата на алгоритъма върху няколкостотин още непотвърдени планети от каталога на Kepler. Алгоритъмът идентифицирал 50 обекта, за които има повече от 99% вероятност да са екзопланети. Впоследствие астрономите потвърдили това с други методи за анализ на данни.

Изследователите смятат, че тяхното развитие може да се използва за автоматично и много бързо търсене на нови екзопланети. Алгоритъмът може да анализира данни от TESS и други телескопи в реално време. По-специално Армстронг и неговите колеги се надяват, че тяхната методология ще бъде използвана в работата на Европейската космическа обсерватория PLATO, която се планира да започне през 2026 г.