_ Un nou algoritmul de învățare profundă poate găsi Pământul 2.0

Cum poate ajuta învățarea automată astronomii să găsească exoplanete asemănătoare Pământului? Acesta este ceea ce speră să abordeze un nou studiu, în timp ce o echipă de cercetători internaționali a investigat modul în care un nou algoritm bazat pe rețele neuronale ar putea fi utilizat pentru a detecta exoplanete asemănătoare Pământului folosind date din metoda de detectare a vitezei radiale (RV).

Studiul notează: „Învățarea automată este unul dintre cele mai eficiente și de succes instrumente pentru a gestiona cantități mari de date în domeniul științific. Mulți algoritmi bazați pe învățarea automată. au fost propuse pentru a atenua activitatea stelară pentru a detecta mai bine planetele cu masă mică și/sau cu perioade lungi Acești algoritmi pot fi clasificați în două categorii: învățarea supravegheată și învățarea nesupravegheată variabile și are capacitatea de a produce predicții relativ precise pe baza datelor de antrenament.”

Pentru studiu, cercetătorii și-au aplicat algoritmul la trei stele pentru a stabili capacitatea acesteia de a identifica exoplanete în cadrul datelor despre activitatea stelară: soarele, Alpha Centauri B (HD 128621) și Tau ceti (HD 10700), Alpha Centauri B fiind situat la aproximativ 4,3 ani lumină de Pământ și Tau ceti fiind situat la aproximativ 12 ani lumină de Pământ.

După inserarea semnalelor planetare simulate în algoritm, cercetătorii au descoperit că algoritmul lor a identificat cu succes exoplanete simulate cu perioade orbitale potențiale cuprinse între 10 și 550 de zile pentru soarele nostru, 10 până la 300 de zile pentru Alpha Centauri B și 10 până la 350 de zile pentru Tau ceti. .

Este important să rețineți că Alpha Centauri B a avut în prezent mai multe detectări potențiale de exoplanete, dar niciuna nu a fost confirmată, în timp ce Tau ceti are în prezent opt ​​exoplanete enumerate ca „neconfirmate” în sistemul său.

În plus. , algoritmul a identificat aceste rezultate corespund cu Alpha Centauri B și Tau ceti care pot avea exoplanete de aproximativ patru ori mai mari decât Pământul și, de asemenea, în zonele locuibile ale acelor stele. După ce au inserat mai multe date despre activitatea stelară în algoritm, cercetătorii au descoperit că algoritmul a identificat cu succes o exoplanetă simulată de aproximativ 2,2 ori dimensiunea Pământului, în timp ce orbitează la aceeași distanță ca Pământul față de soarele nostru.

Studiul a remarcat în concluziile sale: „În această lucrare, am dezvoltat un cadru de rețea neuronală pentru a atenua eficient activitatea stelară la nivel spectral, pentru a îmbunătăți detectarea planetelor cu masă mică pe perioade de la câteva zile până la câteva sute de zile, corespunzătoare zona locuibilă a stelelor de tip solar.”

În timp ce studiul s-a concentrat pe găsirea unor exoplanete asemănătoare Pământului în datele RV, cercetătorii observă că date suplimentare, inclusiv timpul de tranzit, fază și fotometria spațială, ar putea fi folosite pentru a identifica exoplanete asemănătoare Pământului.

Ei subliniază că misiunea telescopului spațial PLATO a Agenției Spațiale Europene ar putea realiza acest lucru, care este în prezent în curs de dezvoltare și programată pentru lansare cândva în 2026. La lansare, va fi staționat în punctul Soare-Pământ L2 Lagrange situat pe partea opusă a Pământului față de Soare, unde va scana până la un milion de stele căutând exoplanete folosind metoda de tranzit, cu accent pe exoplanete terestre (stâncoase).

Acest studiu vine în momentul în care numărul de exoplanete confirmate de NASA a ajuns la 5.632 la data scrierii acestui articol, care este compus din 201 exoplanete terestre și oferă, de asemenea, viitoarei misiuni PLATO o oportunitate amplă de a descoperi mai multe exoplanete terestre în galaxia noastră Calea Lactee.

(Fluierul)