Штучний інтелект відкрив восьму планету в системі Кеплер-90, використовуючи дані NASA

Відтепер наша Сонячна система має схожу “сестру” з вісьмома планетами, що обертаються навколо сонцеподібної зорі Кеплер-90 на відстані 2 545 світлових років від Землі. Чергова планета у системі Кеплер-90 була відкрита під час обробки масиву даних з Космічного телескопа NASA “Кеплер”.

Екзопланета Кеплер-90i (Kepler-90i) є гарячою скелястою планетою, яка робить один оберт навколо своєї домашньої зорі за 14,4 дня. Її відкриття стало можливим завдяки застосуванню алгоритмів машинного навчання – нейронних мереж Google AI.

Машинне навчання є одним з методів штучного інтелекту, коли комп’ютерні системи “навчають” самостійно аналізувати та виконувати складні операції. За словами дослідників NASA, у цьому випадку комп’ютерні нейронні мережі навчилися відшукувати у масиві даних “Кеплера” сигнали, які вказували на існування екзопланет за межами Сонячної системи.

“Як ми й очікували, у архіві даних Кеплера ховаються дивовижні відкриття, які чекають на правильний інструмент або технологію, здатні на це.”

– каже Пол Гертц, керівник Департаменту астрофізики NASA у Вашингтоні –

“Це відкриття показує, що наші дані стануть скарбничкою для інноваційних дослідників на багато років.”

Штучна нейронна мережа та пошуки екзопланет

Дослідники Крістофер Шаллу та Ендрю Вандербург натренували комп’ютер відшукувати та ідентифікувати екзопланети у масиві даних з записами яскравості віддалених зір Кеплера. Нейронна мережа, побудована за принципом з’єднань живих нейронів у мозку, проаналізувала великий пласт даних Кеплера та знайшла слабкі сигнали, що вказували на переміщення (транзит) раніше невідомої, восьмої, планети у зоряній системі Кеплер-90.

У NASA зазначили, що нейронні мережі і раніше застосувались для аналізу даних Кеплера, однак це відкриття  демонструє потенціал відшукувати найслабші сигнали віддалених світів.

Нові відкриття – попереду

На думку дослідників, інші зоряні системи можуть запропонувати кращі умови для існування життя, ніж Кеплер-90. Екзопланета Кеплер-90i більша за Землю приблизно на 30% та знаходиться занадто близько до своєї зорі. Температура поверхні на Кеплер-90i орієнтовно сягає 420 °C, що більше нагадує умови на поверхні Меркурія.

“Система Кеплер-90 нагадує мініфіковану версію нашої Сонячної системи. Ви маєте малі планети всередині та великі назовні, але все упаковано значно ближче.”

– пояснює Вандербург.

Масив даних, зібраних “Кеплером” за чотири роки спостережень, містить близько 35 тисяч перспективних сигналів екзопланет. Зазвичай, для перевірки найбільш імовірних кандидатів вчені використовують звичайні комп’ютерні програми та людські очі. Однак слабкі сигнали у таких випадках залишаються непоміченими. Саме тому, Шаллу та Вандербург вирішили застосувати більш витончений алгоритм машинного навчання.

Нейронна мережа Google AI, яку використали у дослідженні, знайшла не одну “перлину”. У системі Кеплер-80 також відкрили шосту екзопланету – Кеплер-80g. Остання відрізняється особливою гравітаційною взаємодією зі своїми сусідками, що забезпечує високу стабільність їхній сонячній системі. Щось схоже також спостерігається у системі семи планет TRAPPIST-1.

arXiv:1712.05044 [astro-ph.EP]

Цікаві факти про пошук екзопланет від NASA (Reddit)

  • Скільки часу потрібно, щоби дістатися найближчої планети за межами Сонячної системи?

Найближча відома екзопланета знаходиться на відстані 4,2 світлових років від нас. Тож, навіть, якщо ми могли б подорожувати зі швидкістю світла, нам знадобилося би 4,2 року, щоби туди дістатися. Звісно, ми не в змозі подорожувати на швидкостях, близьких до швидкості світла. На сьогодні, ми досить вправні у пошуках планет, що знаходяться за межами Сонячної системи, але нам потрібно зробити чимало роботи, щоби знайти спосіб дістатися однієї з них.”

  • Що ви думаєте про Планету 9? Чи може машинне навчання допомогти у її пошуках (визначити її існування)?

“Машинне навчання точно може допомогти у пошуках Планети 9, і, схоже, вже це робить. Насправді, одним з головних успіхів машинного навчання в астрономії стало вміння визначати рухомі об’єкти у небі, або об’єкти, що раптово зникають та з’являються. (arXiv:1711.03121 arXiv:1501.05470).”

  • Якими були нюанси роботи з Google AI, який використали у дослідженні?

“Був один кумедний випадок, коли нам було потрібно завантажити дані з Архіву Мікульської для космічних телескопів. У Google ми просто спробували завантажити дані з публічного вебсайту. Однак масив даних Кеплера виявився настільки великим, що нам знадобилося близько 2 тижнів, щоби його завантажити. І він навіть не вліз на мій робочий комп’ютер” – Кріс Шаллу з проекту Google AI.

  • Чи ви будете використовувати Google AI для допомоги Космічному телескопу ім. Джеймса Вебба, коли той прийде на заміну “Кеплеру”?

“Google AI може бути ефективно застосований для аналізу даних з майбутніх місій, таких як WEbb, TESS та ін. Стосовно цього масиву даних Кеплера, Кріс та Ендрю працювали разом над публічними даними. У інших випадках для додаткових відкриттів можуть бути використані старі чи нові дані NASA. Впродовж наступного десятиліття – двох ми передбачаємо, що й нас й надалі буде можливість аналізувати демографію екзопланет, характеризувати їх (вимірювати такі параметри, як маса, розмір, тощо), та навіть безпосередньо фотографувати їх з використанням коронографії та фіксації тіней від зір. Наша мета – відповісти на питання: “Чи ми єдині у Всесвіті?”, – і ми сподіваємось відповісти на це питання з майбутніми місіями WEbb та TESS, проте важко сказати, чи це буде у наступному десятилітті, чи другому, чи більше.” – Картік Шет, NASA.

Повідомити про помилку: підкресліть текст та натисніть CTRL+Enter або