Algorytm znajduje 50 ukrytych planet pominiętych przez ludzkich naukowców

Algorytm znajduje 50 ukrytych planet pominiętych przez ludzkich naukowców



Na sztuczna inteligencja Algorytm odkrył 50 nowych potencjalnych planet, które zostały pominięte przez ludzi.

Przeanalizował dane z misji teleskopowych, takich jak NASAJest Kepler i TESS (tranzytowy satelita do badania egzoplanet), który szuka śladów odległych planet.

Oprócz uczenia się rozpoznawania prawdziwych planet algorytm może również wykrywać fałszywe alarmy.


Gdy to zrobiono, naukowcy z wydziałów fizyki i informatyki Warwicka przeprowadzili algorytm przeciwko niepotwierdzonym potencjalnym planetom na podstawie danych Keplera, znajdując nowe światy.

Poprzednie narzędzia uczenia maszynowego oceniały prawdopodobieństwo, że planety są planetami, ale nigdy nie były w stanie określić prawdopodobieństwa, że ​​są egzoplanetami – stwierdzili naukowcy.

50 planet ma rozmiary od Neptuna do mniejszych od Ziemi. Niektóre mają na Ziemi orbity, które trwają nawet 200 dni, podczas gdy inne krążą wokół swoich gwiazd tak szybko, jak raz dziennie.

Z pomocą algorytmu astronomowie mogą teraz lepiej określić priorytety, które zasługują na dalsze wyjaśnienia.

Większość danych zebranych podczas przeglądów egzoplanet – światów poza Układem Słonecznym – pokazuje ciała przechodzące między teleskopem a gwiazdą, którą orbitują.

Nazywa się to „tranzytem” i skutkuje spadkiem światła gwiazdy, którą można zobaczyć z Ziemi. Jednak odkrywanie planet metodą tranzytu nie zawsze jest ostateczne; czasami ten sam efekt może być spowodowany przez plik podwójny system gwiazdy, interferencja z innego obiektu lub błędy teleskopu. Każda z tych zmiennych daje fałszywe alarmy, które można odfiltrować za pomocą nowego algorytmu.

„Jeśli chodzi o walidację planet, nikt wcześniej nie używał techniki uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe było używane do oceniania kandydatów na planetę, ale nigdy w ramach probabilistycznych, które są tym, czego potrzebujesz, aby naprawdę zweryfikować planetę ”- powiedział dr David Armstrong z Wydziału Fizyki Uniwersytetu w Warwick.

„Zamiast mówić, którzy kandydaci z większym prawdopodobieństwem będą planetami, możemy teraz powiedzieć, jakie jest dokładne prawdopodobieństwo statystyczne. Tam, gdzie istnieje mniej niż jeden procent szans, że kandydat będzie fałszywie pozytywny, uważa się, że planeta została potwierdzona ”- kontynuował.

Po zbudowaniu i przeszkoleniu algorytmu można go całkowicie zautomatyzować. To sprawia, że ​​jest idealny do analizy tysięcy kandydatów. Dr Armstrong powiedział, że algorytm błędnie oznaczył tylko trzy z 8000 wpisów.

„Znaleźliśmy kilka oczywistych błędów w wynikach, ale w rzeczywistości okazały się one błędami w poprzednich etykietach” – powiedział Rejestr.

.



Source link