Un nouvel algorithme d’intelligence artificielle a découvert plus de 300 exoplanètes auparavant inconnues dans les données collectées par le défunt télescope de chasse aux exoplanètes.
Les télescope spatial Kepler, le premier chasseur d’exoplanètes dédié à la NASA, a repéré des centaines de milliers d’étoiles à la recherche de mondes potentiellement habitables au-delà du nôtre. système solaire. La collection de planètes potentielles que vous avez collectées continue de générer de nouvelles découvertes même après la disparition du télescope. Des experts humains analysent les données à la recherche de signes d’exoplanètes. Mais un nouvel algorithme appelé ExoMiner peut désormais simuler cette procédure et nettoyer le catalogue plus rapidement et plus efficacement.
Le télescope, qui a cessé ses activités en novembre 2018, a recherché des baisses temporaires de la luminosité des étoiles qui pourraient être causées par une planète transitant devant le disque de l’étoile vue du point de vue de Kepler. Mais toute cette pénombre n’est pas la raison planètes extérieures, et les scientifiques devaient suivre des procédures détaillées pour distinguer les faux positifs des choses réelles, selon une Déclaration de la NASA.
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ExoMiner, est le soi-disant réseau de neurones, qui est une sorte d’algorithme d’intelligence artificielle qui peut apprendre et améliorer ses capacités lorsqu’il est alimenté en quantité suffisante de données. Et Kepler a produit de nombreuses données : en moins de 10 ans de service, le télescope a découvert des milliers de planètes candidates, dont près de 3 000 ont depuis été confirmées. C’est la grande majorité du total 4 569 exoplanètes sont actuellement connues.
Pour chaque exoplanète candidate, les scientifiques examinant les données de Kepler examineraient la courbe de lumière et calculeraient la taille d’une fraction de Star La planète semble se couvrir. Ils analyseront également combien de temps il faudrait à une planète potentielle pour traverser le disque de l’étoile. Dans certains cas, il est peu probable que les changements de luminosité observés s’expliquent par une exoplanète en orbite autour du système solaire. L’algorithme ExoMiner a suivi exactement le même processus mais plus efficacement, permettant aux chercheurs d’ajouter simultanément un groupe de 301 exoplanètes inconnues au catalogue de planètes Kepler.
« Lorsque ExoMiner dit que quelque chose est une planète, vous pouvez être sûr que c’est une planète », a déclaré Hamid Valizadegan, chef de projet ExoMiner et directeur de l’apprentissage automatique au sein du Consortium de recherche spatiale des universités du centre de recherche Ames de la NASA, dans le communiqué. « ExoMiner est très précis et à certains égards plus fiable que les classificateurs de machines actuels et les experts humains qu’il est censé imiter en raison des biais liés aux étiquettes humaines. »
Maintenant qu’ExoMiner a démontré ses compétences, les scientifiques cherchent à l’utiliser pour aider à examiner les données des missions de recherche d’exoplanètes actuelles et à venir, telles que la mission actuelle de la NASA. Transiter un satellite pour étudier les planètes extérieures (TESS) ou la mission Planètes en transit et oscillation des étoiles (PLATO) de l’Agence spatiale européenne, qui sera lancée en 2026.
Malheureusement, aucune des exoplanètes nouvellement confirmées n’est susceptible d’héberger de la vie, car elles se trouvent en dehors des zones habitables de leurs étoiles mères.
Dans le communiqué, la NASA a déclaré que l’article avait été accepté pour publication dans l’Astrophysical Journal. une papier brouillon Disponible pour lecture en pré-impression sur arXiv.org.
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