Изкуствен интелект потвърди съществуването на 50 екзопланети
Британски астрономи са създали логаритъм за машинно образование, който може да проучва изображения от телескопите TESS и Kepler и да ревизира дали далечните звезди фактически имат екзопланети. Той към този момент удостовери съществуването на 50 екзопланети посредством разбор на данни от Kepler. Резултатите от тяхната работа бяха оповестени в научно списание.
" Благодарение на този логаритъм прехвърлихме 50 претенденти в категорията на доказаните екзопланети едновременно. Никой не е употребявал системи за машинно образование за това. Сега не просто можем да кажем кой претендент най-вероятно е планета, а можем също по този начин тъкмо да изчислим вероятността за това ", изясни един от създателите на проучването, планетарният академик от Университета в Уорик, Англия, Дейвид Армстронг.
През последните няколко години астрономите са разкрили повече от хиляда екзопланети и няколко хиляди претенденти за тази роля. Повечето от тях принадлежат към така наречен горещи Юпитери - планети с размер на Юпитер, които са по-близо до звездата си, в сравнение с Меркурий е до Слънцето.
В същото време измежду екзопланетите все по-често се срещат по-малки планети, които са сравними по мярка с Земята.
Повечето от известните екзопланети са открити от телескопа Kepler. Почти четири години той непрестанно следи стотици хиляди звезди, които се намират на границата на съзвездията Лебед и Лира. Ако фотосите му демонстрират, че някоя звезда от време на време понижава яркостта, тогава това може да е знак, че понякога тя е " блокирана " от телескопа от планета, въртяща се към звездата. Астрономите назовават това събитие прекосяване или пренос.
Причината за това обаче може да са други феномени, в това число процеси в самите светила. По предписание дълготрайните наблюдения вършат допустимо отделянето на едно от друго, само че това изисква доста дълго и усърдно съпоставяне на изображенията и разбор на всички налични научни данни за активността на звезда.
Британските учени са създали логаритъм за машинно образование, който може да реши този проблем по-бързо и по-добре от човешки или типичен статистически способи за разбор на информация. Това е многослойна невронна мрежа, която може да откри скрити модели в серия от звездни изображения. За да обучат този изкуствен интелект, учените употребявали набор от данни, който Kepler е събрал от откриването на към този момент доказани екзопланети, както и обекти, чието битие по-късно не е било доказано. Общо над 30 000 преноса са минали през изкуствения разсъдък.
Учените са тествали работата на логаритъма върху няколкостотин още непотвърдени планети от каталога на Kepler. Алгоритъмът разпознал 50 обекта, за които има повече от 99% възможност да са екзопланети. Впоследствие астрономите удостоверили това с други способи за разбор на данни.
Изследователите считат, че тяхното развиване може да се употребява за автоматизирано и доста бързо търсене на нови екзопланети. Алгоритъмът може да проучва данни от TESS и други телескопи в действително време. По-специално Армстронг и неговите сътрудници се надяват, че тяхната методология ще бъде употребена в работата на Европейската галактическа обсерватория PLATO, която се възнамерява да стартира през 2026 година
" Благодарение на този логаритъм прехвърлихме 50 претенденти в категорията на доказаните екзопланети едновременно. Никой не е употребявал системи за машинно образование за това. Сега не просто можем да кажем кой претендент най-вероятно е планета, а можем също по този начин тъкмо да изчислим вероятността за това ", изясни един от създателите на проучването, планетарният академик от Университета в Уорик, Англия, Дейвид Армстронг.
През последните няколко години астрономите са разкрили повече от хиляда екзопланети и няколко хиляди претенденти за тази роля. Повечето от тях принадлежат към така наречен горещи Юпитери - планети с размер на Юпитер, които са по-близо до звездата си, в сравнение с Меркурий е до Слънцето.
В същото време измежду екзопланетите все по-често се срещат по-малки планети, които са сравними по мярка с Земята.
Повечето от известните екзопланети са открити от телескопа Kepler. Почти четири години той непрестанно следи стотици хиляди звезди, които се намират на границата на съзвездията Лебед и Лира. Ако фотосите му демонстрират, че някоя звезда от време на време понижава яркостта, тогава това може да е знак, че понякога тя е " блокирана " от телескопа от планета, въртяща се към звездата. Астрономите назовават това събитие прекосяване или пренос.
Причината за това обаче може да са други феномени, в това число процеси в самите светила. По предписание дълготрайните наблюдения вършат допустимо отделянето на едно от друго, само че това изисква доста дълго и усърдно съпоставяне на изображенията и разбор на всички налични научни данни за активността на звезда.
Британските учени са създали логаритъм за машинно образование, който може да реши този проблем по-бързо и по-добре от човешки или типичен статистически способи за разбор на информация. Това е многослойна невронна мрежа, която може да откри скрити модели в серия от звездни изображения. За да обучат този изкуствен интелект, учените употребявали набор от данни, който Kepler е събрал от откриването на към този момент доказани екзопланети, както и обекти, чието битие по-късно не е било доказано. Общо над 30 000 преноса са минали през изкуствения разсъдък.
Учените са тествали работата на логаритъма върху няколкостотин още непотвърдени планети от каталога на Kepler. Алгоритъмът разпознал 50 обекта, за които има повече от 99% възможност да са екзопланети. Впоследствие астрономите удостоверили това с други способи за разбор на данни.
Изследователите считат, че тяхното развиване може да се употребява за автоматизирано и доста бързо търсене на нови екзопланети. Алгоритъмът може да проучва данни от TESS и други телескопи в действително време. По-специално Армстронг и неговите сътрудници се надяват, че тяхната методология ще бъде употребена в работата на Европейската галактическа обсерватория PLATO, която се възнамерява да стартира през 2026 година
Източник: cross.bg
КОМЕНТАРИ