새로운 딥 러닝 방법은 케플러의 총 수에 301개의 행성을 추가합니다.

다른 별 주변에서 45,000개 이상의 행성이 발견되었지만 과학자들은 우리 은하에 수백만 개의 행성이 있을 것으로 예상합니다. 밝고 훨씬 큰 별 주변에서 이러한 희미한 작은 물체를 감지하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 크레딧: NASA/JPL-Caltech

과학자들은 최근에 총 외계행성 수에 301개의 새로 검증된 거대 외계행성을 추가했습니다. 행성 군중은 이미 검증되었으며 수많은 먼 별을 공전하는 4,569개 행성에 가장 최근에 합류했습니다. 과학자들은 어떻게 그토록 많은 수의 행성을 한 번에 발견했을까요? 해답은 ExoMiner라는 새로운 심층 신경망에 있습니다.


심층 신경망은 충분한 데이터가 주어지면 작업을 자동으로 학습하는 기계 학습 방법입니다. ExoMiner는 NASA의 슈퍼컴퓨터인 플레이아데스(Pleiades)를 활용하는 새로운 심층 신경망으로 실제 외계 행성을 다양한 유형의 사기꾼 또는 “가양성”과 구별할 수 있습니다. 그 디자인은 인간 전문가들이 새로운 외계행성을 확인하는 데 사용하는 많은 테스트와 특성에서 영감을 받았습니다. 이전에 확인된 외계행성과 오탐지를 사용하여 학습합니다.

ExoMiner는 데이터를 결합하고 무엇이 행성이고 무엇이 아닌지 해독하는 전문가를 완성합니다. 특히 NASA의 Kepler 우주선과 후속 임무인 K2가 수집한 데이터입니다. 시야에 수천 개의 별이 있고 각각 여러 개의 잠재적인 외계행성을 호스트할 가능성이 있는 케플러와 같은 임무의 경우 방대한 데이터 세트를 조사하는 것은 시간 소모적인 작업입니다. ExoMiner는 이 딜레마를 해결합니다.

캘리포니아 실리콘 밸리에 있는 NASA 에임스 연구 센터의 외계 행성 과학자인 John Jenkins는 말했습니다. “우리는 ExoMiner가 행성을 거부하거나 확인하도록 이끄는 데이터의 특징을 쉽게 설명할 수 있습니다.”

확인된 것과 인증된 것의 차이점은 무엇인가요? 외계 행성? 다양한 관측 기술이 행성으로만 설명할 수 있는 특징을 나타낼 때 행성이 “확인”됩니다. 행성은 통계를 사용하여 “검증”됩니다. 이는 데이터를 기반으로 행성이 될 가능성 또는 가능성을 의미합니다.

에 발표된 논문에서 천체물리학 저널, Ames 팀은 ExoMiner 301이 어떻게 행성 Kepler 아카이브에 있는 나머지 잠재적 또는 후보 행성의 데이터를 사용합니다. 검증된 301개의 모든 행성은 Kepler Science Operations Center 파이프라인을 통해 자동으로 발견되었으며 Kepler Science Office에 의해 행성 후보 상태로 업그레이드되었습니다. 그러나 ExoMiner가 나오기 전까지는 아무도 그들을 행성으로 검증할 수 없었습니다.

행성이 우리와 별 사이를 직접 가로지르면 행성이 빛의 일부를 차단하기 때문에 별이 조금 더 어두워집니다. 이것은 과학자들이 외계행성을 찾기 위해 사용하는 방법 중 하나입니다. 그들은 시간에 대한 별의 밝기로 광도 곡선이라는 차트를 만듭니다. 이 도표를 사용하여 과학자들은 별의 빛이 행성에 의해 차단된 비율과 행성이 별의 원반을 가로지르는 데 걸리는 시간을 알아낼 수 있습니다. 출처: NASA 고다드 우주 비행 센터

이 논문은 또한 ExoMiner가 제외에서 어떻게 더 정확하고 일관성이 있는지 보여줍니다. 가양성 그리고 모성 주위를 도는 행성의 진정한 서명을 밝히는 더 나은 능력 – 과학자들에게 ExoMiner가 결론을 내리게 한 원인을 자세히 볼 수 있는 능력을 제공합니다.

Ames University의 우주 연구 컨소시엄의 ExoMiner 프로젝트 리더이자 머신 러닝 디렉터인 Hamid Valizadegan은 “ExoMiner에게 무언가가 행성이라고 말하면 그것이 행성임을 확신할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다. “ExoMiner는 매우 정확하고 어떤 면에서는 현재의 기계 분류기 및 사람 레이블과 함께 제공되는 편향으로 인해 에뮬레이트해야 하는 사람 전문가보다 더 안정적입니다.”

새로 확인된 행성 중 어느 것도 지구와 비슷하거나 부모 별의 거주 가능 영역에 위치하지 않는 것으로 믿어집니다. 그러나 그들은 은하 주변에서 확인된 외계행성과 유사한 특성을 공유합니다.

Jenkins는 “이 301개의 발견은 별자리 너머의 행성과 태양계를 더 잘 이해하는 데 도움이 되며 무엇이 우리 행성을 그토록 독특하게 만드는지”라고 말했습니다.

NASA의 Transiting Exoplanet Survey Satellite, TESS, Transiting and Oscillations of Stars PLAnetary 임무 또는 PLATO, ExoMiner 임무와 같은 통과 광도계를 사용하는 임무를 통해 더 많은 외계행성에 대한 검색이 계속됨에 따라 이를 증명할 기회가 더 많아질 것입니다. 이 수준. 임무.

Valizadegan은 “이제 약간의 미세 조정을 통해 Kepler 데이터로 ExoMiner를 교육했으므로 해당 학습을 현재 작업 중인 TESS를 비롯한 다른 작업으로 전송할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “성장의 여지가 있다.”


타투인 같은 행성을 탐지하는 새로운 방법이 검증되었습니다


인용구: 새로운 딥 러닝 방법은 케플러 총 수에 301개의 행성을 추가합니다(2021년, 11월 22일) https://phys.org/news/2021-11-deep-method-planets-kepler-total.html에서 2021년 11월 22일에 검색됨

이 문서는 저작권의 보호를 받습니다. 사적 연구 또는 연구를 목적으로 하는 공정한 거래에도 불구하고 서면 허가 없이는 어떠한 부분도 복제할 수 없습니다. 콘텐츠는 정보 제공의 목적으로만 제공됩니다.

READ  보잉, 스타라이너 승무원 캡슐 우주정거장 발사 차단

답글 남기기

이메일 주소는 공개되지 않습니다. 필수 항목은 *(으)로 표시합니다