Новый метод глубинного обучения обнаружил 301 экзопланету

Ученые добавили 301 ново валидованную экзопланету к общему количеству экзопланет. Эта толпа последней присоединилась к 4569 уже валидированным планетам, вращающимся вокруг множества далеких звезд. Как ученые открыли такое огромное количество планет, казалось бы, все сразу? Ответ кроется в новой глубинной нейронной сети под названием ExoMiner.

Об этом рассказывают в Лаборатории реактивного движения НАСА.

Глубинные нейронные сети – это методы машинного обучения, автоматически обучающиеся задаче, если предоставлено достаточное количество данных. ExoMiner – новая глубинная нейронная сеть, использующая суперкомпьютер NASA "Pleiades" и может отличать настоящие экзопланеты от разных типов самозванцев или "ложноположительных срабатываний". Ее дизайн вдохновлен разными тестами и свойствами, которые люди используют для подтверждения новых экзопланет. И она учится на примерах прошлых подтвержденных экзопланет и ложноположительных случаев.

ExoMiner дополняет людей, которые являются профессионалами в прочесывании данных и расшифровке того, что является или не является планетой. В частности, данные, собранные космическим аппаратом NASA Кеплер и K2, его дальнейшей миссией. Для таких миссий, как Кеплер, с тысячами звезд в поле зрения, каждая из которых имеет возможность размещать возле себя несколько потенциальных экзопланет, это очень трудоемкая задача для изучения огромных массивов данных. ExoMiner решает эту дилемму.

«В отличие от других программ машинного обучения для обнаружения экзопланет, ExoMiner не является "черным ящиком" - нет никакой тайны относительно того, почему он решает, что что-то является планетой или нет», - сказал Джон Дженкинс, специалист по экзопланетам из Исследовательского центра НАСА им. Эймса в калифорнийской Кремниевой долине. «Мы можем легко объяснить, какие особенности в данных заставляют ExoMiner отклонить или подтвердить планету».

Какая разница между подтвержденной и валидированной экзопланетой? Планета "подтверждается", когда разные методы наблюдения выявляют особенности, которые можно объяснить только планетой. Планета "валидируется" с помощью статистических данных – это означает, насколько вероятно или маловероятно, что это будет планета, основываясь на имеющихся данных.

В статье, опубликованной в Astrophysical Journal, команда Эймса показывает, как ExoMiner обнаружил 301 планету, используя данные из остатка возможных планет или кандидатов в архиве Кеплера. Все 301 планета, прошедшие машинную проверку, первоначально были обнаружены конвейером Центра научных операций Кеплера и переведены в статус планет-кандидатов Научным управлением Кеплера. Но до ExoMiner никто не мог подтвердить, что они планеты.

Новости по подобной теме:

		Машинное обучение показало, что только слияния галактик недостаточно для роста черных дыр
		Обнаружена "супер-Земля" в пригодной для жизни зоне
		Возле похожей на Солнце звезды астрономы нашли планету размером почти с Землю, но с "лавовой полусферой"

В статье также показано, как ExoMiner более точен и последователен в исключении ложноположительных срабатываний и способен лучше выявлять истинные признаки вращающихся вокруг своих звезд планет, и при этом ученые имеют возможность детально проследить, что привело ExoMiner к его выводу.

«Когда ExoMiner говорит, что что-то является планетой, вы можете быть уверены, что это планета», – добавил Хамед Вализадеган, руководитель проекта ExoMiner и менеджер машинного обучения в Ассоциации космических исследований университетов в Эймсе. «ExoMiner очень точен и в некотором отношении надежнее действующих машинных классификаторов и экспертов-людей, которых он предназначен имитировать, поскольку в нем отсутствуют предупреждения, возникающие из свойства человека навешивать ярлыки».

Считается, что ни одна из вновь подтвержденных планет не похожа на Землю или не находится в жилой зоне своей звезды. У них схожие характеристики с общей популяцией подтвержденных экзопланет в нашей галактической окраине.

«Эти 301 открытие помогают нам лучше понять планеты и планетные системы за пределами нашей, а также то, что делает нашу такую ​​уникальной», — сказал Дженкинс.

По мере поиска новых экзопланет – с миссиями с использованием транзитной фотометрии, такими как "Спутник обзора транзитов экзопланет", или TESS, от НАСА, и будущая миссия Европейского космического агентства "Планетарные транзиты и осцилляции звезд", или PLATO – ExoMiner будет иметь больше возможностей довести, что он справляется с поставленной задачей.

«Теперь, когда мы научили ExoMiner на данных "Кеплера", с небольшой доработкой, мы можем перенести это обучение на другие миссии, включая TESS, с которой мы сейчас работаем», - сказал Вализадеган. «Есть куда расти».

! Читайте еще интересные новости о космосе на сайте или следите за ними на Facebook.

• Экзопланеты
• Машинное обучение