Su kiekvienais metais atrandama vis daugiau nepaprastųjų saulės planetų. Kad reikalai būtų įdomesni, patobulinus metodiką ir technologijas, atskirose sistemose galima atrasti daugiau planetų. Apsvarstykite neseniai paskelbtą apie septynių planetų sistemą aplink raudonąją nykštukę žvaigždę, žinomą kaip TRAPPIST-1. Tuo metu šis atradimas užfiksavo daugumos egzoplanetų, skriejančių aplink vieną žvaigždę, rekordą.
Na perkelkite per TRAPPIST-1! „Kepler“ kosminio teleskopo ir mašinų mokymosi dėka „Google AI“ ir Harvardo-Smithsoniano astrofizikos centro (CfA) komanda neseniai atrado aštuntąją planetą tolimojoje „Kepler-90“ žvaigždžių sistemoje. Žinomas kaip Kepler -90i, šios planetos atradimas buvo įmanomas dėl „Google“ algoritmų, kurie Keplerio misijos duomenyse aptiko silpno tranzito signalo įrodymus.
Tyrimas, kuriame aprašomos jų išvados, pavadinimu „Egzoplanetų atpažinimas giliai mokantis: penkių planetų rezonansinė grandinė aplink Kepler-80 ir aštuonios planetos aplink Kepler-90“, neseniai pasirodė internete ir buvo priimtas paskelbti Astronomijos žurnalas. Tyrimo komandą sudarė Christopheris Shallue'as iš „Google AI“ ir Andrew Vanderburgas iš Teksaso universiteto ir CfA.
„Kepler-90“, į saulę panaši žvaigždė, yra maždaug 2545 šviesos metų nuo Žemės esančiame „Draco“ žvaigždyne. Kaip pažymėta, ankstesni tyrimai parodė, kad aplink žvaigždę yra septynios planetos, antžeminės (dar vadinamos uolėtomis) planetomis ir dujų milžinų derinys. Tačiau panaudojus „Google“ algoritmą, sukurtą paieškai pagal Keplerio duomenis, tyrimų komanda patvirtino, kad duomenyse slypi kitos artimesnės orbitos planetos signalas.
Keplerio misija priklauso nuo tranzito metodo (dar žinomo kaip. Tranzito fotometrija), kad būtų galima pastebėti, kad aplink ryškesnes žvaigždes yra planetos. Tai susideda iš periodiškai ryškių žvaigždžių stebėjimo žvaigždžių, kurios rodo, kad planeta priešais žvaigždę eina (t. Y. Kerta) stebėtojo atžvilgiu. Tyrimo tikslais Shallue'as ir Vanderburgas išmokė kompiuterį nuskaityti Keplerio užfiksuotas šviesos kreives ir nustatyti tranzito buvimą.
Šis dirbtinis „nervų tinklas“ išsiskyrė per Keplerio duomenis ir rado silpnus tranzito signalus, rodančius, kad aplink Kepler-90 yra anksčiau praleista planeta. Šis atradimas ne tik parodė, kad ši sistema labai panaši į mūsų, bet ir patvirtina, kad dirbtinio intelekto naudingumas mano archyviniams duomenims kaupti yra vertingas. Nors mašininis mokymasis anksčiau buvo naudojamas ieškant Keplerio duomenų, šis tyrimas rodo, kad dabar galima pastebėti net silpniausius signalus.
Kaip neseniai neseniai NASA pranešime spaudai sakė NASA astrofizikos skyriaus Vašingtone direktorius Paulius Hertzas:
„Kaip ir tikėjomės, mūsų archyvuotuose Keplerio duomenyse slypi įdomūs atradimai, laukiantys tinkamo įrankio ar technologijos, kad juos rastų. Šie duomenys rodo, kad mūsų duomenys bus lobis, kurį inovatyvūs tyrinėtojai galės gauti ateinančius metus. “
Ši naujai atrasta planeta, vadinama Kepler-90i, yra uolėta planeta, kurios dydis yra panašus į Žemę (1,32 ± 0,21 žemės spindulys) ir kuri aplink savo žvaigždę skrieja per 14,4 dienos. Manoma, kad ši planeta yra arti savo žvaigždės ir patiria ekstremalią 709 K (436 ° C; 817 ° F) temperatūrą - todėl ji yra karštesnė nei dienos metu Merkurijaus 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Kaip vyresnysis „Google“ tyrimų komandos „Google AI“ programinės įrangos inžinierius, Shallue'as sugalvojo pritaikyti neuroninį tinklą Kepler duomenims sužinojęs, kad astronomija (kaip ir kitos mokslo šakos) greitai tampa „didelių duomenų“ rūpesčiu. Tobulėjant duomenų rinkimo technologijai, mokslininkai paskendo vis didėjančio dydžio ir sudėtingumo duomenų rinkiniuose. Kaip paaiškino Shallue:
„Laisvalaikiu pradėjau ieškoti„ egzoplanetų su dideliais duomenų rinkiniais “ir sužinojau apie Keplerio misiją ir didžiulį turimą duomenų rinkinį. Mašinų mokymasis iš tikrųjų šviečia tokiose situacijose, kai yra tiek daug duomenų, kad žmonės negali savęs to ieškoti. “
Keplerio misija per pirmuosius ketverius veiklos metus sukaupė duomenų rinkinį, kurį sudarė 35 000 galimų planetų tranzito signalų. Anksčiau, norint patikrinti perspektyviausius duomenų signalus, buvo naudojami automatiniai bandymai ir kartais vizualiniai patikrinimai. Tačiau silpniausi signalai dažnai būdavo praleidžiami naudojant šiuos metodus, o dešimtys ar net šimtai planetų likdavo nepastebimi.
Siekdamas patobulinti šį procesą, Shallue subūrė Andrew Vanderburgh - Nacionalinio mokslo fondo absolventų tyrinėtojų ir NASA Sagan Fellow - komandą, norėdamas išsiaiškinti, ar mašininis mokymasis gali išnaikinti duomenis ir parodyti daugiau signalų. Pirmasis žingsnis buvo neuroninio tinklo mokymas tranzitinių egzoplanetų atpažinimui naudojant 15 000 anksčiau patikrintų signalų rinkinį iš Keplerio egzoplanetų katalogo.
Bandymų rinkinyje nervų tinklas teisingai nustatė tikrąsias planetas ir melagingus teigiamus duomenis 96% tikslumu. Parodžiusi, kad ji gali atpažinti tranzito signalus, komanda tada nukreipė savo nervų tinklą ieškoti silpnesnių signalų 670 žvaigždžių sistemose, kurios jau turėjo keletą žinomų planetų. Tarp jų buvo „Kepler-80“, kuriame buvo penkios anksčiau žinomos planetos, ir „Kepler-90“, kuris turėjo septynias. Kaip nurodė Vanderburgas:
„Mes gavome daug klaidingų teigiamų planetų, bet taip pat ir daugiau realių planetų. Tai tarsi sijojimas per akmenis, norint surasti brangakmenių. Jei turite smulkesnį sietą, pagausite daugiau uolienų, bet taip pat galite pagauti ir daugiau brangakmenių “.
Šeštoji planeta Kepler-80 yra žinoma kaip Kepler-80g, Žemės dydžio planeta, kuri yra rezonansinėje grandinėje su savo penkiomis kaimyninėmis planetomis. Tai įvyksta tada, kai planetos dėl abipusio sunkio jėgos yra užfiksuotos ypač stabilioje sistemoje, panašiai kaip patiria septynios „TRAPPIST-1“ planetos. Kita vertus, „Kepler-90i“ yra Žemės dydžio planeta, patirianti į gyvsidabrį panašias sąlygas ir skriejanti aplink 90b ir 90c.
Ateityje Shallue ir Vanderburg planuoja pritaikyti savo neuronų tinklą visuose Keplerio archyvuose, kuriuose yra daugiau nei 150 000 žvaigždžių. Turint omenyje šį didžiulį duomenų rinkinį, tikėtina, kad pasiklysta dar daugiau planetų ir cituoja galbūt jau ištirtas kelių planetų sistemas. Šiuo atžvilgiu Keplerio misija (kuri jau buvo neįkainojama egzoplanetos tyrimams) parodė, kad ji gali pasiūlyti daug daugiau.
Kaip sakė Jessie Dotson, NASA Ameso tyrimų centro Keplerio projekto mokslininkė:
Šie rezultatai rodo ilgalaikę Keplerio misijos vertę. Nauji duomenų žiūrėjimo būdai, tokie kaip šis ankstyvosios stadijos mokslinis tyrimas, siekiant pritaikyti mašininio mokymosi algoritmus, žada ir toliau reikšmingai pagerinti mūsų supratimą apie planetų sistemas aplink kitas žvaigždes. Esu tikras, kad duomenų yra daugiau, todėl žmonės laukia, kol juos suras. “
Natūralu, kad tai, kad dabar žinoma, kad į Saulę panaši žvaigždė turi aštuonių planetų sistemą (kaip ir mūsų Saulės sistema), yra ir tokių, kurie domisi, ar ši sistema galėtų būti geras statymas ieškant nežemiškos gyvybės. Bet prieš tai, kai kas nors per daug susijaudina, verta paminėti, kad „Kepler-90s“ planetos orbita skrieja gana arti žvaigždės. Atokiausia planeta, Kepler-90h, skrieja tokiu pat atstumu iki savo žvaigždės, kaip Žemė daro saulei.
Aštuntosios planetos atradimas aplink kitą žvaigždę taip pat reiškia, kad ten yra sistema, kuri konkuruoja su Saulės sistema pagal bendrą planetų skaičių. Gal atėjo laikas persvarstyti 2006 m. NNV sprendimą - žinote, tą, kuriame Plutonas buvo „nuvarytas“? Ir kol mes prie jo, galbūt turėtume paspartinti Ceresą, Erisą, Haumea, Makemake'ą, Sedną ir likusius planetos amžių. Priešingu atveju, kaip mes planuojame išlaikyti savo įrašą?
Ateityje panašūs mašinų mokymosi procesai greičiausiai bus taikomi naujos kartos egzoplanetų medžioklės misijose, tokiose kaip tranzitinis egzoplanetų apžvalgos palydovas (TESS) ir Džeimso Webbo kosminis teleskopas (JWST). Šias misijas planuojama pradėti atitinkamai 2018 ir 2019 m. Tuo tarpu tikrai bus daug daugiau apreiškimų iš Keplerio!
