С момента открытия первых экзопланет в середине 1990-х годов было обнаружено и подтверждено более 6000 таких объектов. Но тысячи других перспективных кандидатов, вероятно, скрыты в данных наблюдательных миссий, таких как TESS, Kepler и CHEOPS. Астрономы из Уорикского университета в Великобритании идентифицировали более 100 новых экзопланет в данных телескопа TESS, используя свою собственную систему искусственного интеллекта Raven, как сообщает space.com. Инструмент был обучен на обширном наборе данных, содержащем сотни тысяч смоделированных планет, а также астрофизические события, которые могли быть ошибочно интерпретированы как планеты.
Изображение: нейросеть freepik

Только за первые четыре года своей миссии телескоп TESS НАСА наблюдал более 2,2 миллиона звезд. Потенциальные планеты, вращающиеся вокруг этих звезд, идентифицируются по минимальному затемнению, которое происходит во время транзитов — периода, когда планета, с точки зрения TESS, частично заслоняет звезду во время своего вращения. Задача состоит в определении того, вызвана ли фаза затемнения проходящей планетой или другим небесным объектом, таким как вторая звезда. Благодаря машинному обучению, Raven способен распознавать сложные закономерности и интерпретировать даже неполные сигналы.

В дополнение к более чем 100 новым экзопланетам, Raven смог идентифицировать еще около 2000 кандидатов, что может значительно увеличить число обнаруженных объектов. С помощью Raven можно проводить последовательный и объективный анализ огромных массивов данных. Результаты достаточно надежны, чтобы использовать их в качестве выборки для определения частоты различных типов планет вокруг звезд, подобных Солнцу. Например, было обнаружено, что примерно у десяти процентов звезд, подобных Солнцу, есть планета, вращающаяся вокруг них по очень близкой орбите. Это наблюдение подтверждает результаты, полученные с помощью предшественника Tess — телескопа Kepler.