Ученые продолжают сканировать космос в поисках внешних планет, а обрабатывать данные помогает ИИ
Астрономы из Уорикского университета (Великобритания) использовали новый мощный инструмент искусственного интеллекта RAVEN для анализа данных, полученных спутником Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) — он сканирует космос в поисках экзопланет.
В результате RAVEN подтвердил существование 118 экзопланет, включая 31 совершенно новую, и выявил более двух тысяч других очень перспективных кандидатов в экзопланеты, почти тысяча из которых ранее была неизвестна.
Результаты, опубликованные в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, основаны на детальном анализе наблюдений более чем 2,2 миллиона звезд за первые четыре года работы TESS. Работа спутника основана на выявлении небольших провалов в звездном излучении, возникающих, когда планета проходит перед своей звездой-хозяином.
Исследователи сосредоточились на планетах, которые вращаются очень близко к своим звездам, совершая полный оборот менее чем за 16 дней. Этот подход позволил получить одно из самых точных на сегодняшний день измерений распространенности таких короткопериодических планет.
Среди недавно подтвержденных планет есть несколько особенно интересных категорий. Некоторые из них — это планеты со сверхкоротким периодом обращения, которые совершают оборот вокруг своей звезды менее чем за 24 часа.
Кроме того, команда впервые измерила, насколько редко встречаются экзопланеты в так называемой «пустыне горячих нептунов». Так называют область, очень близкую к звезде, где должны существовать очень горячие газовые планеты размером примерно с Нептун, но «засечь» их там крайне трудно: сигнал от них слабый, а звезда может «сдувать» с них атмосферу, оставляя голое каменное ядро. Поэтому это пространство называют пустыней — заглянуть туда через телескопы очень сложно. Теперь ученые обнаружили, что такие планеты встречаются примерно у 0,08% звезд, подобных Солнцу.
«Впервые мы можем точно определить, насколько пуста эта »пустыня»», — отметил первый автор исследования Каймин Цуй, научный сотрудник Уорикского университета.
Исследование также выявило плотно упакованные многопланетные системы, включая ранее неизвестные пары планет, вращающихся вокруг одной и той же звезды.
Современные миссии по поиску экзопланет часто выявляют тысячи потенциальных кандидатов, но определить, какие сигналы являются подлинными, а какие ложными, сложно. Именно поэтому так важно появление RAVEN.
«Его сила заключается в тщательно созданном наборе данных, содержащем сотни тысяч реалистично смоделированных планет и других астрофизических событий, которые могут маскироваться под планеты, — объяснил Андреас Хаджигеоргиу, возглавлявший разработку этого алгоритма. — Мы обучили ИИ выявлять закономерности в данных, которые могут указать нам на тип обнаруженного события. Кроме того, RAVEN разработан таким образом, что проводит обработку всего процесса за один раз, от обнаружения сигнала до его проверки».
Благодаря RAVEN исследователи также смогли вычислить, что примерно 9-10% похожих на Солнце звезд имеют расположенные близко к ним планеты. Это согласуется с более ранними данными, полученными космическим телескопом NASA «Кеплер», но анализ, проведенный ИИ, оказался в десять раз точнее.
В совокупности эти достижения открывают новую эру в астрономии, считают ученые.
«RAVEN позволяет нам анализировать огромные массивы данных последовательно и объективно. Поскольку система хорошо протестирована и тщательно проверена, это не просто список потенциальных планет — это также достаточно надежный набор данных для составления карты распространенности различных типов планет вокруг звезд, подобных Солнцу», — подчеркнул соавтор исследования Дэвид Армстронг.
Верите ли вы, что рано или поздно будет найдена внеземная жизнь?
Об авторе
