Algoritam veštačke inteligencije pomogao u otkrivanju pet malih planeta
Međunarodni istraživački tim kreirao je algoritam veštačke inteligencije (AI) za otkrivanje pet planeta sa ultra-kratkim orbitalnim periodama, čiji su prečnici manji od Zemljinog, a orbitalni periodi kraći od jednog dana, koristeći podatke iz fotometrijskog skupa zvezda koje je obezbedio teleskop Kepler.
Kako prenosi Sinhua, među ovih pet planeta, četiri su najbliže svojim zvezdama sličnim Suncu koje su do sada otkrivene, sa veličinama sličnim Marsu. Ovo je prvi put da su astronomi koristili AI kako bi u jednoj iteraciji pronašli signale kandidata i identifikovali prave signale.
Istraživanje, čiji su rezultati nedavno objavljeni u časopisu Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, sprovedeno je u timu koji je predvodio Ge Đijan iz Šangajskog astronomskog opservatorijuma pri Kineskoj akademiji nauka.
Stopa pojavljivanja planeta sa ultra-kratkim periodama oko zvezda sličnih Suncu je veoma niska , oko 0,5 procenata. Od prvog otkrića ovih planeta 2011. godine, pronađeno je samo 145, od kojih samo 30 ima prečnik manji od Zemljinog.
Astronomi uglavnom koriste metodu tranzita za pronalaženje planeta izvan Sunčevog sistema. Princip ove metode zasniva se na tome da kada planeta u orbiti prelazi ispred svoje zvezde domaćina, svetlost te zvezde će se periodično smanjivati. Međutim, pošto su planete sa ultra-kratkim periodama često veoma male i imaju veoma kratke periode rotacije, astronomima je veoma teško da pronađu njihove slabe signale tranzita.
Kako bi pronašli ove neuhvatljive planete, tim je razvio algoritam koji kombinuje GPU fazno presavijanje i konvolucione neuronske mreže. Algoritam povećava brzinu pretrage za približno 15 puta i poboljšava tačnost i potpunost detekcije za oko sedam procenata u poređenju sa popularnom, konvencionalnom metodom.
Tim je primenio algoritam na Keplerov skup podataka i identifikovao pet planeta sa ultra-kratkim orbitalnim periodama, demonstrirajući prednosti algoritma u pretrazi slabih tranzitnih signala.
Vođa tima Ge rekao je da je ovo otkriće prekretnica u primeni AI u obradi astronomskih velikih podataka. Ako astronomi žele da koriste AI za izuzetno retka otkrića koristeći ogromne astronomske podatke, moraju inovirati AI algoritme i kreirati velike veštačke skupove podataka zasnovane na fizičkim karakteristikama novootkrivenih fenomena.
Iz studije proističe da planete sa ultra-kratkim orbitalnim periodama pružaju važne informacije za razumevanje rane evolucije planetarnih sistema, interakcija između planeta i dinamike interakcija između zvezda i planeta, a njihovo otkriće je značajno za teorijsko proučavanje formiranja planeta.
(Beta, 15.10.2024)