Peste 100 de planete ascunse în datele NASA, descoperite cu ajutorul inteligenței artificiale

Cercetătorii de la NASA au utilizat Inteligența Artificială pentru a analiza datele furnizate de satelitul TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite), o misiune care monitorizează cerul în căutarea unor scăderi fine ale luminii stelare, semn al tranzitului unei planete prin fața stelei gazdă.

Rezultatele, publicate în Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, se bazează pe analiza detaliată a observațiilor colectate de la peste 2,2 milioane de stele, în primii patru ani de funcționare ai misiunii.

Autorii studiului s-au concentrat asupra planetelor aflate pe orbite foarte apropiate de stelele lor, care își finalizează rotația în mai puțin de 16 zile. Metodologia aplicată a permis obținerea uneia dintre cele mai precise estimări de până acum privind frecvența acestor planete cu perioadă orbitală scurtă.

„Apelând la noul nostru pipeline RAVEN, am reușit să confirmăm 118 planete noi și să identificăm peste 2.000 de candidați de înaltă calitate, dintre care aproape 1.000 sunt complet noi”, a declarat prima autoare, Marina Lafarga Magro, cercetătoare postdoctorală la University of Warwick.

Lumi extreme descoperite în jurul altor stele

Categoria planetelor rare și extreme identificate evidențiază diversitatea descoperirilor recente.

Printre acestea se regăsesc mai multe tipuri de planete deosebit de interesante, confirmate în urma analizei. Unele sunt planete cu perioadă ultra-scurtă, care își orbitează stelele în mai puțin de 24 de ore. Altele se încadrează în așa-numitul „deșert neptunian”, o regiune în care teoriile actuale indică o prezență foarte redusă de planete.

Cercetarea relevă, de asemenea, existența unor sisteme compacte, cu mai multe planete apropiate între ele, inclusiv perechi necunoscute până acum care orbitează aceeași stea.

Cât de comune sunt planetele apropiate

Procesul de analiză a frecvenței reale a planetelor a permis depășirea simplelor descoperiri individuale și identificarea unor tipare generale. Cu ajutorul acestui set de date riguros validat, cercetătorii au putut examina distribuția planetelor într-un mod extins.

Într-un studiu MNRAS complementar, aceștia au evaluat cât de frecvent apar planete apropiate în jurul stelelor similare Soarelui, cartografiind rezultatele în funcție de perioada orbitală și dimensiunea planetelor, cu un nivel de detaliu fără precedent.

Datele indică faptul că aproximativ 9-10% dintre stelele de tip solar găzduiesc o planetă apropiată.

Această concluzie este în concordanță cu rezultatele anterioare ale misiunii Kepler, însă noua analiză reduce semnificativ incertitudinile, chiar și de zece ori. Echipa de cercetare a realizat, de asemenea, prima estimare directă a rarității planetelor din „deșertul neptunian”, stabilind că acestea apar în jurul a doar 0,08% dintre stelele asemănătoare Soarelui.

„În premieră, putem măsura cu precizie cât de gol este acest «deșert»”, a declarat Kaiming Cui, cercetător postdoctoral la University of Warwick și autor principal al studiului privind populațiile planetare.

Per ansamblu, aceste rezultate evidențiază rolul tot mai important al inteligenței artificiale în transformarea astronomiei moderne.

Algoritmul care separă semnalul de zgomot

RAVEN este un sistem automat conceput pentru a aborda una dintre cele mai mari provocări ale astronomiei: transformarea volumelor uriașe de date colectate de telescoapele spațiale în descoperiri fiabile.

Acesta analizează informații provenite de la milioane de stele pentru a identifica scăderi extrem de fine ale luminozității, cauzate de tranzitul planetelor.

Ulterior, sistemul utilizează algoritmi de inteligență artificială antrenați pe simulări realiste pentru a elimina semnalele false, precum cele generate de stele binare sau de zgomotul instrumental, și pentru a valida statistic cei mai promițători candidați.

Sursa: Mediafax