Ar katru gadu tiek atklāts arvien vairāk planētu ārpus saules enerģijas. Lai padarītu jautājumus interesantākus, uzlabojumi metodoloģijā un tehnoloģijās ļauj atklāt vairāk planētu atsevišķās sistēmās. Apsveriet neseno paziņojumu par septiņu planētu sistēmu ap sarkano punduru zvaigzni, kas pazīstama kā TRAPPIST-1. Tajā laikā šis atklājums izveidoja rekordu lielākajai daļai eksoplanētu, kas riņķo ap vienu zvaigzni.
Nu pārvietojieties pa TRAPPIST-1! Pateicoties Keplera kosmiskajam teleskopam un mašīnmācībai, Google AI un Hārvarda-Smitsona astrofizikas centra (CfA) komanda nesen atklāja astoto planētu Kepler-90 tālajā zvaigžņu sistēmā. Pazīstams kā Kepler -90i, šīs planētas atklāšana bija iespējama, pateicoties Google algoritmiem, kas Keplera misijas datos atklāja vāja tranzīta signāla pierādījumus.
Pētījums, kas apraksta viņu atradumus ar nosaukumu “Eksoplanētu identificēšana ar dziļu mācīšanos: piecu planētu rezonanses ķēde ap Kepler-80 un astoņas planētas ap Kepler-90”, nesen parādījās tiešsaistē un ir pieņemts publicēšanai Astronomijas žurnāls. Pētījuma komandā bija Christopher Shallue no Google AI un Endrjū Vanderburgs no Teksasas universitātes un CfA.
Kepler-90, saulei līdzīga zvaigzne, atrodas aptuveni 2545 gaismas gadu attālumā no Zemes Drako zvaigznājā. Kā atzīmēts, iepriekšējie apsekojumi bija norādījuši, ka ap zvaigzni ir septiņas planētas, sauszemes (aka. Klinšainas) planētas un gāzes giganti. Pēc tam, kad tika izmantots Google algoritms, kas izveidots, lai meklētu Keplera datus, pētījumu grupa apstiprināja, ka datos slēpjas signāls par citu tuvāk riņķojošu planētu.
Keplera misija paļaujas uz tranzīta metodi (pazīstama arī kā. Tranzīta fotometrija), lai uztvertu planētu klātbūtni ap spožākām zvaigznēm. Tas sastāv no zvaigznīšu novērošanas periodiskiem spilgtuma kritumiem, kas ir norāde, ka planēta iet pretī zvaigznei (t.i., šķērso) attiecībā pret novērotāju. Pētījuma nolūkos Šalue un Vanderburga apmācīja datoru, lai nolasītu Keplera reģistrētās gaismas līknes un noteiktu tranzīta klātbūtni.
Šis mākslīgais “neironu tīkls” atsijājās caur Keplera datiem un atrada vājus tranzīta signālus, kas liecināja par iepriekš nokavētas planētas klātbūtni ap Kepler-90. Šis atklājums ne tikai norādīja, ka šī sistēma ir ļoti līdzīga mūsu pašu sistēmai, bet arī apstiprina mākslīgā intelekta izmantošanas nozīmi arhīvu datu ieguvē. Kaut arī mašīnmācība iepriekš tika izmantota Keplera datu meklēšanai, šis pētījums pierāda, ka tagad var saskatīt pat vājākos signālus.
Kā nesenā NASA preses paziņojumā sacīja NASA astrofizikas nodaļas Vašingtonā direktors Pols Hercs:
“Tāpat kā mēs gaidījām, mūsu arhivētajos Keplera datos slēpjas aizraujoši atklājumi, kas gaida pareizo rīku vai tehnoloģiju, lai tos atrastu. Šis atklājums liecina, ka mūsu dati būs dārgumu krājums, kas inovatīviem pētniekiem būs pieejams nākamajiem gadiem. ”
Šī jaunatklātā planēta, kas pazīstama kā Kepler-90i, ir akmeņaina planēta, kas pēc izmēra ir salīdzināma ar Zemi (1,32 ± 0,21 Zemes rādiuss), kas riņķo ap savu zvaigzni ar 14,4 dienu periodu. Ņemot vērā, ka šī planēta atrodas tuvu zvaigznei, tiek uzskatīts, ka šī temperatūra var sasniegt 709 K (436 ° C; 817 ° F) temperatūru - padarot to karstāku nekā Merkura diennakts augstā temperatūra 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Būdams vecākais programmatūras inženieris ar Google pētījumu komandu Google AI, Šauela nāca klajā ar ideju piemērot neironu tīklu Keplera datiem pēc tam, kad uzzināja, ka astronomija (tāpat kā citas zinātnes nozares) strauji kļūst par “lielo datu” problēmu. Tā kā datu vākšanas tehnoloģija kļūst arvien modernāka, zinātnieki nonāk pārmērīgi aizvien lielākas un sarežģītākas datu kopās. Kā skaidroja Šalue:
“Brīvajā laikā es sāku meklēt“ eksoplanētu atrašana ar lielām datu kopām ”un uzzināju par Keplera misiju un pieejamo milzīgo datu kopu. Mašīnmācība patiešām spīd situācijās, kad ir tik daudz datu, ka cilvēki paši to nevar meklēt. ”
Keplera misija pirmajos četros darbības gados uzkrāja datu kopu, kas sastāvēja no 35 000 iespējamiem planētas tranzīta signāliem. Agrāk, lai pārbaudītu daudzsološākos signālus datos, tika izmantoti automatizēti testi un dažreiz arī vizuālas pārbaudes. Tomēr vājākos signālus bieži izmantoja ar šīm metodēm, atstājot desmitiem vai pat simtiem planētu bez uzmanības.
Vēlas uzlabot šo situāciju, Šalū saliedēja Endrjū Vanderburgu - Nacionālā zinātnes fonda absolventu pētnieku un NASA Sagan Fellow -, lai noskaidrotu, vai mašīnmācība varētu iznest datus un parādīt vairāk signālu. Pirmais solis bija neironu tīkla apmācība tranzītā esošo eksoplanētu identificēšanai, izmantojot 15 000 iepriekš pārbaudītu signālu komplektu no Keplera eksoplanetu kataloga.
Testa komplektā neironu tīkls pareizi identificēja patiesās planētas un viltus pozitīvus ar 96% precizitātes pakāpi. Demonstrējot, ka tā var atpazīt tranzīta signālus, komanda pēc tam virzīja savu neironu tīklu, lai meklētu vājākus signālus 670 zvaigžņu sistēmās, kurām jau bija vairākas zināmas planētas. To skaitā bija Kepler-80, kurai bija piecas iepriekš zināmas planētas, un Kepler-90, kurai bija septiņas. Kā norādīja Vanderburga:
“Mēs saņēmām daudz viltus pozitīvu planētu, bet arī potenciāli reālāku planētu. Tas ir tāpat kā izsijāt akmeņus, lai atrastu dārglietas. Ja jums ir smalkāks siets, tad jūs noķersit vairāk akmeņu, bet jūs varētu arī noķert vairāk dārgakmeņu. ”
Sestā planēta Kepler-80 ir pazīstama kā Kepler-80g, Zemes izmēra planēta, kas atrodas rezonējošā ķēdē ar piecām kaimiņu planētām. Tas notiek, kad planētas ar savstarpēju smaguma pakāpi tiek bloķētas ārkārtīgi stabilā sistēmā, līdzīgi kā tas, ko piedzīvo TRAPPIST-1 septiņas planētas. Savukārt Kepler-90i ir Zemes izmēra planēta, kas izjūt dzīvsudrabam līdzīgus apstākļus un riņķo ārpus 90b un 90c.
Nākotnē Šaluela un Vanderburga plāno savu neironu tīklu pielietot Keplera pilnajam arhīvam, kurā ir vairāk nekā 150 000 zvaigžņu. Šajā apjomīgajā datu kopā, visticamāk, slēpjas vēl daudzas planētas, un, iespējams, tās citējas daudzplanētu sistēmās, kuras jau ir apsekotas. Šajā ziņā Keplera misija (kas jau ir bijusi nenovērtējama eksoplanētu izpētei) ir parādījusi, ka tai ir daudz ko piedāvāt.
Kā sacīja Neselas Amesas pētniecības centra Keplera projekta zinātniece Džesija Dotsone:
Šie rezultāti parāda Keplera misijas ilgstošo vērtību. Jauni datu aplūkošanas veidi, piemēram, šis agrīnās stadijas pētījums, lai izmantotu mašīnmācīšanās algoritmus, sola arī turpmāk dot ievērojamu progresu mūsu izpratnē par planētu sistēmām ap citām zvaigznēm. Esmu pārliecināts, ka ir vairāk datu, kas gaida, lai cilvēki tos atrastu. ”
Dabiski, ka tagad ir zināms, ka Saules veida zvaigznei ir astoņu planētu sistēma (piemēram, mūsu Saules sistēma), ir tie, kas domā, vai šī sistēma varētu būt laba likme ārpuszemes dzīves atrašanai. Bet, pirms kāds pārāk satraukts, ir vērts atzīmēt, ka Keplera 90. gadu planētas visu orbītu saista tuvu zvaigznei. Tā ir attālākā planēta Kepler-90h, kas riņķo līdzīgā attālumā no tās zvaigznes kā Zeme to dara pret Sauli.
Astotās planētas atklāšana ap citu zvaigzni nozīmē arī to, ka tur ir sistēma, kas konkurē ar Saules sistēmu ar kopējo planētu skaitu. Varbūt ir pienācis laiks pārskatīt IAU 2006. gada lēmumu - jūs zināt, tas, kurā Plutons tika “pazemināts”? Un, kamēr mēs esam pie tā, iespējams, mums vajadzētu ātri sekot Ceresam, Erisam, Haumea, Makemake, Sednai un pārējiem planētas laikiem. Pretējā gadījumā kā gan citādi mēs plānojam saglabāt savu ierakstu?
Nākotnē, iespējams, līdzīgi mašīnmācīšanās procesi tiks piemēroti nākamās paaudzes eksoplanētu medību misijās, piemēram, tranzīta eksoplanētu apsekošanas satelīts (TESS) un Džeimsa Veba kosmiskais teleskops (JWST). Šīs misijas ir paredzēts sākt attiecīgi 2018. un 2019. gadā. Un pa to laiku no Keplera noteikti ir vēl daudz atklāsmju!
