20:03 2022-05-24
science - citeste alte articole pe aceeasi tema
Comentarii Adauga Comentariu
_ AI dezvăluie matematica nebănuită care stă la baza căutării exoplanetelor
_ AI dezvăluie căutări matematice nebănuite subiacente pentru exoplanete
Algoritmii de inteligență artificială (AI) antrenați pe observații astronomice reale depășesc acum astronomii în analizarea unor cantități masive de date pentru a găsi noi stele care explodează, a identifica noi tipuri de galaxii și a detecta fuziunile stelelor masive, accelerând rata a unei noi descoperiri în cea mai veche știință din lume.
Dar AI, numită și învățare automată, poate dezvălui ceva mai profund, astronomii de la Universitatea din California, Berkeley, au descoperit: Legături nebănuite ascunse în matematica complexă care decurge din relativitatea generală— în special, modul în care această teorie este aplicată la găsirea de noi planete în jurul altor stele.
Într-o lucrare apărută săptămâna aceasta în revista Nature Astronomy, cercetătorii descriu modul în care s-a dezvoltat un algoritm AI pentru a detecta mai rapid exoplanete atunci când astfel de sistemele planetare trec prin fața unui fundal stele și o străluciți pe scurt - un proces numit microlensing gravitațional - a dezvăluit că teoriile vechi de zeci de ani folosite acum pentru a explica aceste observații sunt îngrozitor de incomplete.
În 1936, Albert Einstein însuși a folosit noua sa teorie a relativității generale pentru a arată cum lumina de la o stea îndepărtată poate fi îndoită de gravitația unei stele din prim-plan, nu doar luminând-o așa cum este văzută de pe Pământ, dar adesea împărțind-o în mai multe puncte de lumină sau distorsionând-o într-un inel, numit acum inel Einstein. Acesta este similar modului în care o lentilă manuală poate focaliza și intensifica lumina de la soare.
Dar atunci când obiectul din prim-plan este o stea cu o planetă, strălucirea în timp — curba luminii — este mai complicată. În plus, există adesea mai multe orbite planetare care pot explica la fel de bine o anumită curbă de lumină - așa-numitele degenerescențe. Acolo, oamenii au simplificat matematica și au ratat imaginea de ansamblu.
Algoritmul AI a indicat totuși o modalitate matematică de a unifica cele două tipuri majore de degenerare în interpretarea a ceea ce telescoapele detectează în timpul microlenselor, arătând că cele două „teoriile” sunt cazuri cu adevărat speciale ale unei teorii mai ample despre care cercetătorii admit că este probabil încă incompletă.
„Un algoritm de inferență de învățare automată pe care l-am dezvoltat anterior ne-a determinat să descoperim ceva nou și fundamental despre ecuațiile care guvernează efect relativist general al curbării luminii a două corpuri masive”, a scris Joshua Bloom într-o postare pe blog anul trecut, când a încărcat lucrarea pe un server de preprint, arXiv. Bloom este profesor de astronomie la UC Berkeley și președinte al departamentului.
El a comparat descoperirea realizată de studentul absolvent de la UC Berkeley, Keming Zhang, cu conexiunile pe care echipa Google AI, DeepMind, le-a făcut recent între două domenii diferite ale matematicii. Luate împreună, aceste exemple arată că sistemele AI pot dezvălui asocieri fundamentale pe care oamenii le scapă.
„Sustin că ele constituie una dintre primele – dacă nu prima – când AI a fost folosită pentru a oferă direct noi perspective teoretice în matematică și astronomie”, a spus Bloom. „Așa cum Steve Jobs a sugerat că computerele ar putea fi bicicletele minții, am căutat un cadru AI care să servească drept rachetă intelectuală pentru oamenii de știință.”
„Acesta este un fel de piatră de hotar în AI.” și învățarea automată”, a subliniat coautorul Scott Gaudi, profesor de astronomie la Universitatea de Stat din Ohio și unul dintre pionierii folosirii microlentilelor gravitaționale pentru a descoperi exoplanete. „Algoritmul de învățare automată al lui Keming a descoperit această degenerare care a fost omisă de experții în domeniu care se chinuiau cu date de zeci de ani. Acest lucru sugerează cum va merge cercetarea în viitor, atunci când va fi ajutată de învățarea automată, ceea ce este cu adevărat interesant”.
Descoperirea exoplanetelor cu microlensing
Peste 5.000 de exoplanete sau planete extrasolare au fost descoperite în jurul stelelor din Calea Lactee, deși puține au fost de fapt văzute printr-un telescop – sunt prea slabe. Cele mai multe au fost detectate deoarece creează o clătinare Doppler în mișcările stelelor gazdă sau pentru că atenuează ușor lumina de la steaua gazdă atunci când traversează în fața ei - tranzite care au fost centrul misiunii Kepler a NASA. Doar câteva peste 100 au fost descoperite printr-o a treia tehnică, microlensing.
Unul dintre principalele obiective ale telescopului spațial roman Nancy Grace al NASA, programat să fie lansat până în 2027, este de a descoperi alte mii de exoplanete prin microlensing. . Tehnica are un avantaj față de tehnicile Doppler și de tranzit prin faptul că poate detecta planete de masă mai mică, inclusiv cele de dimensiunea Pământului, care sunt departe de stelele lor, la o distanță echivalentă cu cea a lui Jupiter sau Saturn din sistemul nostru solar.
Bloom, Zhang și colegii lor și-au propus în urmă cu doi ani să dezvolte un algoritm AI pentru a analiza mai rapid datele de microlensing pentru a determina masele stelare și planetare ale acestor sisteme planetare și distanțele pe care planetele orbitează față de stelele lor. Un astfel de algoritm ar accelera analiza probabilelor sute de mii de evenimente pe care telescopul roman le va detecta pentru a găsi cele 1% sau mai puține care sunt cauzate de sistemele exoplanetare.
O problemă pe care o întâmpină astronomii este totuși că semnalul observat poate fi ambiguu. Când o stea singuratică din prim plan trece prin fața unei stele de fundal, luminozitatea stelelor de fundal crește ușor până la un vârf și apoi scade simetric până la luminozitatea inițială. Este ușor de înțeles din punct de vedere matematic și observațional.
Dar dacă steaua din prim-plan are o planetă, planeta creează un vârf separat de luminozitate în vârful cauzat de stea. Când se încearcă reconstruirea configurației orbitale a exoplanetei care a produs semnalul, relativitatea generală permite adesea două sau mai multe așa-numite soluții degenerate, toate acestea putând explica observațiile.
Până în prezent, astronomii s-au ocupat, în general, de cu aceste degenerescențe în moduri simpliste și distincte artificial, a spus Gaudi. Dacă lumina stelară îndepărtată trece aproape de stea, observațiile ar putea fi interpretate fie ca o orbită largă, fie ca o orbită apropiată a planetei - o ambiguitate pe care astronomii o pot rezolva adesea cu alte date. Un al doilea tip de degenerare apare atunci când lumina stelelor de fundal trece aproape de planetă. În acest caz, totuși, cele două soluții diferite pentru orbita planetară sunt în general doar puțin diferite.
Conform lui Gaudi, aceste două simplificări ale microlentilului gravitațional cu două corpuri sunt de obicei suficiente pentru a determina masele adevărate și orbitale. distante. De fapt, într-o lucrare publicată anul trecut, Zhang, Bloom, Gaudi și alți doi co-autori UC Berkeley, profesorul de astronomie Jessica Lu și studentul absolvent Casey Lam, au descris un nou algoritm AI care nu se bazează deloc pe cunoașterea acestor interpretări. . Algoritmul accelerează foarte mult analiza observațiilor cu microlensing, oferind rezultate în milisecunde, mai degrabă decât în zile, și reducând drastic scăderea computerului.
Zhang a testat apoi noul algoritm AI pe curbele de lumină de microlensing din sute de configurații orbitale posibile ale stea și exoplanetă și am observat ceva neobișnuit: Au existat alte ambiguități pe care cele două interpretări nu le-au luat în considerare. El a concluzionat că interpretările utilizate în mod obișnuit ale microlensingului au fost, de fapt, doar cazuri speciale ale unei teorii mai ample care explică întreaga varietate de ambiguități în evenimentele de microlensing.
„Cele două teorii anterioare ale degenerării se referă la cazurile în care steaua din fundal pare să treacă aproape de steaua din prim plan sau de planeta din prim plan”, a spus Zhang. „Algoritmul AI ne-a arătat sute de exemple nu numai din aceste două cazuri, ci și situații în care steaua nu trece aproape nici de stea, nici de planetă și nu poate fi explicată prin nicio teorie anterioară. Aceasta a fost cheia pentru a propune noi teorie unificatoare.”
Gaudi a fost sceptic, la început, dar a apărut după ce Zhang a produs multe exemple în care cele două teorii anterioare nu se potriveau cu observațiile, iar noua teorie se potrivea. Zhang a analizat de fapt datele din două duzini de lucrări anterioare care au raportat descoperirea exoplanetelor prin microlensing și a descoperit că, în toate cazurile, noua teorie se potrivește mai bine cu datele decât teoriile anterioare.
„Oamenii le vedeau. evenimentele de microlensing, care de fapt prezentau această nouă degenerescență, dar pur și simplu nu și-au dat seama”, a spus Gaudi. „A fost într-adevăr doar învățarea automată care analizează mii de evenimente în care a devenit imposibil de ratat.”
Zhang și Gaudi au prezentat o nouă lucrare care descrie riguros noua matematică bazată pe relativitatea generală și explorează teoria. în situații de microlensing în care mai multe exoplanete orbitează în jurul unei stele.
Noua teorie face din punct de vedere tehnic interpretarea observațiilor cu microlensing mai ambiguă, deoarece există soluții mai degenerate pentru a descrie observațiile. Dar teoria demonstrează, de asemenea, în mod clar că observarea aceluiași eveniment de microlensing din două perspective — de pe Pământ și de pe orbita Telescopului Spațial Roman, de exemplu — va face mai ușor să se stabilească pe orbitele și masele corecte. Asta intenționează să facă în prezent astronomii, a spus Gaudi.
„AI a sugerat o modalitate de a privi ecuația lentilei într-o nouă lumină și de a descoperi ceva cu adevărat profund despre matematica acesteia”, a spus Bloom. „AI apare nu doar ca un fel de instrument contondent care se află în cutia noastră de instrumente, ci și ca ceva care este de fapt destul de inteligent. Alături de un expert precum Keming, cei doi au reușit să facă ceva destul de fundamental.”
Comentarii:
Adauga Comentariu