Naukowcy użyli algorytmów uczenia maszynowego (sztucznej inteligencji) i znaleźli ponad 10 tys. nowych potencjalnych planet w danych z obserwatorium kosmicznego TESS. Projekt kierowany przez badaczy z Uniwersytetu Princeton nosi nazwę T16.
Liczba obecnie znanych planet pozasłonecznych (egzoplanet) przekroczyła 6000. Wkrótce może jednak znacząco wzrosnąć, bowiem wykryto wiele nowych kandydatek na planety. I to w starych danych obserwacyjnych.
Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) to kosmiczne obserwatorium wystrzelone przez NASA w 2018 roku, jako następca podobnej misji Kepler. TESS działa do tej pory i poszukuje planet przy pomocy metody tranzytów. Metoda polega na rejestrowaniu blasku gwiazd i wykrywaniu niewielkich zmian w ich jasności. Część z tych zmian może świadczyć o istnieniu planet, które regularnie przechodzą przed gwiazdą, minimalnie ją przyciemniając w takim momencie (samej planety nie widzimy w takim przypadku).
Obecnie istnieje co najmniej 12 osobnych projektów badawczych masowo analizujących dane z obserwatorium TESS, generujących krzywe zmian blasku na podstawie pełnych zdjęć z TESS. Jednym z nich jest T16. W jego ramach przeprocesowano krzywe zmian blasku dla 83 717 159 gwiazd z pierwszego roku działania TESS, sięgając do słabych gwiazd na poziomie 16 magnitudo, czyli głębiej niż zazwyczaj czyniły wcześniejsze podobne analizy.
Po zastosowaniu algorytmów uczenia maszynowego wykryto w tych krzywych blasku 11 554 kandydatek na planety z okresami orbitalnymi od 0,4 dnia do 27 dni. Spośród nich 10 091 to nowe kandydatki, 1052 wcześniej znane kandydatki, jest też 411 pojedynczych tranzytów, dla których z kolei nie próbowano wyznaczyć parametrów orbitalnych.
Poprawność wyników uzyskiwanych przez procedurę przetwarzania danych sprawdzono poprzez obserwacje spektroskopowe na 6,5-metrowym Teleskopie Magellana w Chile dla gwiazdy TIC 183374187. Obserwacje te potwierdziły istnienie gorącego Jowisza, wskazanego wcześniej przez algorytm.
Mnogość potencjalnych planet z projektu T16 pokazuje moc algorytmów uczenia maszynowego (czyli sztucznej inteligencji) w analizowaniu olbrzymich zbiorów danych astronomicznych. Teraz naukowców czeka sprawdzanie w kolejnych latach, które z kandydatek okażą się faktycznie planetami.
Publikacja opisująca odkrycie dostępna jest w serwisie arXiv, w którym gromadzone są wstępne wersje prac naukowych, zanim te przejdą proces recenzji i zostaną opublikowane w renomowanych czasopismach. Pierwszym autorem artykułu jest Joshua Roth z Uniwersytetu Princeson. Praca ta jest kontynuacja badań opublikowanych w 2015 roku w czasopiśmie „Publications of the Astronomical Society of th Pacific”, których pierwszym autorem był Joel Hartman z Uniwersytetu Princeton. (PAP)
cza/ agt/
Fundacja PAP zezwala na bezpłatny przedruk artykułów z Serwisu Nauka w Polsce pod warunkiem mailowego poinformowania nas raz w miesiącu o fakcie korzystania z serwisu oraz podania źródła artykułu. W portalach i serwisach internetowych prosimy o zamieszczenie podlinkowanego adresu: Źródło: naukawpolsce.pl, a w czasopismach adnotacji: Źródło: Serwis Nauka w Polsce - naukawpolsce.pl. Powyższe zezwolenie nie dotyczy: informacji z kategorii "Świat" oraz wszelkich fotografii i materiałów wideo.