З кожним роком виявляється все більше і більше сонячних планет. Щоб зробити питання більш цікавими, вдосконалення методології та технології дозволяють відкрити більше планет в окремих системах. Розглянемо нещодавнє оголошення про семипланетну систему навколо червоної зірки-карлика, відомої як TRAPPIST-1. У цей час це відкриття встановило рекорд більшості екзопланет, що обертаються навколо однієї зірки.
Добре рухайтесь над TRAPPIST-1! Завдяки космічному телескопу Kepler та машинному навчанню, команда з Google AI та Гарвард-Смітсонівського центру астрофізики (CfA) нещодавно виявила восьму планету в далекій зірковій системі Kepler-90. Відоме як Kepler -90i, відкриття цієї планети стало можливим завдяки алгоритмам Google, які виявили дані про слабкий транзитний сигнал у даних місії Kepler.
Дослідження, яке описує їхні висновки, під назвою «Ідентифікація екзопланет з глибоким навчанням: п'ять планетних резонансних ланцюгів навколо Kepler-80 та вісім планет навколо Kepler-90», нещодавно з’явилося в Інтернеті і було прийнято до публікації в Астрономічний журнал. До складу дослідницької групи входили Крістофер Шаллу з Google AI та Ендрю Вандербург з Техаського університету та CfA.
Кеплер-90, схожа на Сонце, розташована приблизно в 2545 світлових років від Землі в сузір'ї Драко. Як зазначалося, попередні опитування свідчили про існування семи планет навколо зірки, поєднання земних (ака. Скелястих) планет і газових гігантів. Але після використання алгоритму Google, створеного для пошуку даних Кеплера, дослідницька команда підтвердила, що сигнал іншої планети, що перебуває на орбіті, криється в даних.
Місія Кеплера покладається на метод транзиту (ака. Транзитна фотометрія), щоб виявити наявність планет навколо яскравих зірок. Це складається із спостереження за зірками для періодичних занулень у яскравість, які є свідченням того, що планета проходить перед зіркою (тобто транзитом) відносно спостерігача. Заради свого дослідження Шаллу та Вандербург підготували комп'ютер до читання світлових кривих, записаних Кеплером, та визначення наявності транзитів.
Ця штучна "нейронна мережа" просіяла дані Кеплера і виявила слабкі транзитні сигнали, які вказували на наявність раніше пропущеної планети навколо Кеплера-90. Це відкриття не тільки вказувало на те, що ця система дуже схожа на нашу власну, вона також підтверджує цінність використання штучного інтелекту для видобутку архівних даних. У той час як машинне навчання раніше використовувалось для пошуку даних Кеплера, це дослідження демонструє, що зараз можна помітити навіть найслабші сигнали.
Як заявив Пол Герц, директор відділу астрофізики НАСА у Вашингтоні, в недавньому прес-релізі NASA:
«Як ми і очікували, у наших архівованих даних Kepler ховаються захоплюючі відкриття, які чекають, коли потрібний інструмент чи технологія розкопає їх. Цей висновок показує, що наші дані стануть скарбницею, доступною інноваційним дослідникам на довгі роки ».
Ця нещодавно відкрита планета, відома як Кеплер-90i, - це скеляста планета, яка за розмірами порівнянна із Землею (1,32 ± 0,21 земного радіусу), яка обертається навколо її зірки за період 14,4 дня. Враховуючи свою близькість до зірки, вважається, що ця планета переживає екстремальні температури 709 К (436 ° С; 817 ° F), що робить її гарячішою, ніж денний максимум Меркурія - 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Як старший інженер програмного забезпечення в дослідницькій команді Google Google AI, Шаллу придумав ідею застосувати нейронну мережу до даних Кеплера, дізнавшись, що астрономія (як і інші галузі науки) швидко стає проблемою "великих даних". У міру того, як технологія збору даних стає більш вдосконаленою, вчені опиняються затопленими наборами даних все більшого розміру та складності. Як пояснив Шаллу:
"У вільний час я почав гуглювати за" пошуком екзопланет з великими наборами даних "і дізнався про місію Кеплера та величезний набір даних. Машинне навчання справді світить у ситуаціях, коли є стільки даних, що люди не можуть шукати їх самі. "
Місія Кеплера за перші чотири роки роботи накопичила набір даних, який складався з 35000 можливих планетарних транзитних сигналів. Раніше для перевірки найбільш перспективних сигналів у даних використовувались автоматизовані тести, а іноді й візуальні перевірки. Однак найслабші сигнали часто пропускалися цими методами, залишаючи десятки, а то й сотні планет без уваги.
Прагнучи покращити це, Шаллу об'єднався з Ендрю Вандербургом - науковим співробітником Національного наукового фонду та науковим співробітником НАСА Саґаном - для того, щоб перевірити, чи може машинне навчання видобути дані та подати більше сигналів. Перший крок полягав у навчанні нейронної мережі для виявлення транзиту екзопланет за допомогою набору 15000 попередньо перевірених сигналів з каталогу екзопланет Kepler.
У тестовому наборі нейронна мережа правильно ідентифікувала справжні планети та помилкові позитиви зі швидкістю точності 96%. Продемонструвавши, що він може розпізнавати транзитні сигнали, команда потім спрямовувала свою нейронну мережу на пошук слабших сигналів у 670 зіркових системах, які вже мали кілька відомих планет. Сюди входили Кеплер-80, який мав п'ять відомих раніше планет, і Кеплер-90, який мав сім. Як вказав Вандербург:
«У нас багато помилкових позитивів планет, але й потенційно більш реальних планет. Це як просівати скелі, щоб знайти коштовності. Якщо у вас є більш дрібне сито, то ви будете ловити більше скель, але ви також можете зловити більше коштовностей ».
Шоста планета в Kepler-80 відома як Kepler-80g, планета розміром із Землею, яка знаходиться в резонансному ланцюзі зі своїми п'ятьма сусідніми планетами. Це відбувається, коли планети заблоковані взаємною силою тяжіння в надзвичайно стійку систему, подібну до досвіду семи планет TRAPPIST-1. Kepler-90i, з іншого боку, - це планета розміром Землі, яка переживає умови, схожі на Меркурій, і орбіти поза межами 90b та 90c.
Надалі Шаллу та Вандербург планують застосувати свою нейронну мережу до повного архіву Кеплера, що містить понад 150 000 зірок. У цьому масивному наборі даних багато інших планет, ймовірно, ховаються, і, можливо, цитують його в межах багатопланетних систем, які вже були обстежені. У цьому відношенні місія Кеплера (яка вже була неоціненною для досліджень екзопланет) показала, що вона може запропонувати ще багато.
Як розповів Джессі Дотсон, науковий співробітник проекту Кеплера в Науково-дослідному центрі Еймса NASA:
«Ці результати свідчать про постійну цінність місії Кеплера. Нові способи розгляду даних - такі як дослідження на ранньому етапі щодо застосування алгоритмів машинного навчання - обіцяють продовжувати давати значні успіхи в нашому розумінні планетних систем навколо інших зірок. Я впевнений, що в даних є більше перших, які чекають, коли люди їх знайдуть ".
Природно, що, як відомо, у зірки, що нагадує Сонце, є система з восьми планет (як наша Сонячна система), є ті, хто цікавиться, чи може ця система стати гарною ставкою для пошуку позаземного життя. Але перш ніж хтось надто схвильований, варто відзначити, що планети Кеплера-90-х років всі орбітають досить близько до зірки. Це найвіддаленіша планета, Кеплер-90 год, орбіти на схожій відстані до своєї зірки, як Земля до Сонця.
Відкриття восьмої планети навколо іншої зірки також означає, що там існує система, яка конкурує із Сонячною системою за загальною кількістю планет. Можливо, саме час ми переглянули рішення МАС 2006 р. - знаєте, той, де Плутон був «понижений»? І хоча ми це робимо, можливо, нам слід швидко відстежувати Цереру, Еріса, Хаумею, Макемаке, Седна та інші для планети. В іншому випадку, як інакше ми плануємо підтримувати наш запис?
Надалі подібні процеси машинного навчання, ймовірно, будуть застосовані до місій полювання на екзопланети нового покоління, як Транзитний супутник екзопланетного обстеження (TESS) та космічний телескоп Джеймса Вебба (JWST). Ці місії планується запустити відповідно у 2018 та 2019 роках. А тим часом, безумовно, буде ще багато відкриттів, які надходять від Кеплера!
