새로운 인공 지능 알고리즘이 사라진 외계행성 사냥 망원경이 수집한 데이터에서 이전에 알려지지 않은 300개 이상의 외계행성을 발견했습니다.
NS 케플러 우주 망원경NASA의 첫 번째 헌신적인 외계행성 헌터는 우리의 영역 너머에 잠재적으로 거주할 수 있는 세계를 찾기 위해 수십만 개의 별을 발견했습니다. 태양계. 당신이 수집한 잠재적 행성의 컬렉션은 망원경이 사라진 후에도 계속해서 새로운 발견을 만들어내고 있습니다. 인간 전문가는 외행성의 징후에 대한 데이터를 분석합니다. 그러나 ExoMiner라는 새로운 알고리즘은 이제 이 절차를 시뮬레이션하고 카탈로그를 더 빠르고 효율적으로 정리할 수 있습니다.
2018년 11월에 작동을 중단한 망원경은 케플러의 관점에서 볼 때 별의 원반 앞을 통과하는 행성으로 인해 발생할 수 있는 별의 밝기가 일시적으로 감소하는 것을 검색했습니다. 하지만 이 모든 어두움이 이유는 아니다 외부 행성, 그리고 과학자들은 거짓 양성을 실제 사물과 구별하기 위해 상세한 절차를 따라야 했습니다. NS NASA 성명.
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엑소마이너(ExoMiner)는 이른바 신경망으로, 충분한 양의 데이터를 입력하면 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 일종의 인공 지능 알고리즘입니다. 그리고 Kepler는 많은 데이터를 생성했습니다. 10년 미만의 서비스 기간 동안 망원경은 수천 개의 후보 행성을 발견했으며 그 중 거의 3,000개가 그 이후로 확인되었습니다. 이는 전체의 대다수를 차지한다. 현재 알려진 외계행성은 4,569개.
각 후보 외행성에 대해 케플러 데이터를 보고 있는 과학자들은 광도 곡선을 보고 다음 중 일부의 크기를 계산합니다. 별 행성이 덮고 있는 것 같습니다. 그들은 또한 잠재적 행성이 별의 원반을 가로지르는 데 얼마나 걸릴지 분석할 것입니다. 어떤 경우에는 관측된 밝기 변화가 태양계를 도는 외계행성으로 설명되지 않을 수 있습니다. ExoMiner 알고리즘은 정확히 동일한 프로세스를 따르지만 보다 효율적으로 연구원들이 이전에 알려지지 않은 301개의 외계행성 그룹을 Kepler 행성 카탈로그에 동시에 추가할 수 있도록 했습니다.
NASA Ames Research Center의 Universities Space Research Consortium의 ExoMiner 프로젝트 리더이자 기계 학습 책임자인 Hamid Valizadegan은 성명에서 “ExoMiner가 무언가가 행성이라고 말하면 그것이 행성임을 확신할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “ExoMiner는 매우 정확하고 어떤 면에서는 현재의 기계 분류기 및 사람 레이블과 함께 제공되는 편향으로 인해 에뮬레이트해야 하는 사람 전문가보다 더 안정적입니다.”
ExoMiner가 그 기술을 입증했기 때문에 과학자들은 NASA의 현재 임무와 같은 현재 및 향후 외계 행성 탐색 임무의 데이터를 조사하는 데 이 기술을 사용하려고 합니다. 외부 행성을 조사하기 위해 위성을 전송 (TESS) 또는 2026년에 발사될 유럽 우주국(European Space Agency)의 행성 및 별 진동(PLATO) 임무.
불행히도 새로 확인된 외계행성은 부모 별의 거주 가능 영역 밖에 있기 때문에 생명체를 수용할 후보가 될 가능성이 없습니다.
성명에서 NASA는 이 논문이 천체물리학 저널(Astrophysical Journal)에 게재될 수 있다고 밝혔다. NS 초안 arXiv.org에서 미리 인쇄하여 읽을 수 있습니다.
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