Алгоритм машинного обучения нашёл 10 000 кандидатов в экзопланеты среди 80 миллионов звёзд

С момента открытия первой экзопланеты в 1995 году астрономы подтвердили чуть более 6000 таких объектов. Новое исследование может утроить это число. 

Иллюстрация НАСА, демонстрирующая разнообразие экзопланет. На сегодняшний день астрономы обнаружили более 6000 экзопланет, но новое исследование может почти утроить это число за один раз (Источник изображения: Центр космических полетов имени Годдарда НАСА)

Команда ученых применила алгоритм машинного обучения к кривым блеска 83 717 159 звезд, полученным космическим телескопом TESS. По сути, программа ищет краткие падения яркости — признак транзита, когда планета проходит перед диском звезды. Такой подход дал 11 554 кандидата, причем 10 052 из них ранее не отмечались.

Читайте:

Около 87% сигналов повторяются два и более раз, что позволило оценить периоды обращения — от 0,5 до 27 дней. Это упростило первичную фильтрацию и выделение наиболее вероятных объектов. Для проверки модели ученые подтвердили один из новых случаев наземными наблюдениями: планету типа «горячий Юпитер» TIC 183374187 b. Она находится примерно в 3950 световых годах и расположена там, где указывал алгоритм.

Большинство астрономов изучают яркие звезды, потому что транзиты на них легче заметить. На широкоугольных снимках TESS гораздо больше тусклых звезд, которые ранее игнорировали. Алгоритм позволил найти транзиты и у них. Подтверждение остальных кандидатов займет месяцы или годы.

Читайте: