Wissenschaftler verwenden künstliche Intelligenz, um den Planeten außerhalb unseres Sonnensystems zu lokalisieren

Eine Gruppe von Wissenschaftlern der University of Georgia hat einen neuen Weg gefunden, um neue Welten weit von der Erde zu entdecken und zu klassifizieren. Sie begegneten einem Exoplaneten mithilfe von maschinellem Lernen, einer Suite künstlicher Intelligenz (KI).

Der jüngste Scan zeigte, dass KI das Vorhandensein eines Exoplaneten genau identifizieren kann, indem sie protoplanetare Scheiben, das Gas um neu entstandene Sterne, untersucht. Die neu veröffentlichten Ergebnisse markieren den ersten Schritt zur Verwendung von maschinellem Lernen zur Identifizierung von Exoplaneten, die zuvor übersehen wurden.

„Wir haben den Planeten mit konventionellen Techniken bestätigt, aber unsere Modelle haben uns angewiesen, diese Simulationen durchzuführen, und uns genau gezeigt, wo der Planet sein könnte“, sagte der Hauptautor der Studie, Jason Terry, in einem Brief.

„Als wir unsere Modelle auf eine Gruppe alter Beobachtungen anwendeten, identifizierten sie eine Scheibe, von der nicht bekannt war, dass sie einen Planeten enthält, obwohl sie bereits analysiert worden war. Wie bei früheren Entdeckungen führten wir Simulationen der Scheibe durch und stellten fest, dass der Planet vorhanden sein könnte eine planetenerschaffende Beobachtung.“

Laut Terry entdeckten die Modelle einen Planeten, der durch mehrere Bilder gekennzeichnet war, die einen bestimmten Teil der Scheibe stark hervorheben, der sich als spezifischer Indikator für einen Planeten herausstellte – eine ungewöhnliche Variation der Geschwindigkeit von Gas um den Planeten.

„Dies ist ein unglaublich spannender Machbarkeitsnachweis“, sagte Cassandra Hall, Assistenzprofessorin für Computerastrophysik und Hauptforscherin in der Exoplanet and Planet Formation Research Group an der UGA. „Wir wussten aus unserer früheren Arbeit, dass wir maschinelles Lernen verwenden können, um Bekanntes zu finden -Exoplaneten bilden.“ Jetzt wissen wir sicher, dass wir damit Marken entdecken können.

„Dies zeigt, dass unsere Modelle – und maschinelles Lernen im Allgemeinen – in der Lage sind, kritische Informationen, die Menschen möglicherweise übersehen, schnell und genau zu identifizieren. Dies hat das Potenzial, Analysen und nachfolgende theoretische Erkenntnisse dramatisch zu beschleunigen“, sagte Terry.

„Es hat ungefähr eine Stunde gedauert, diesen gesamten Katalog zu analysieren und starke Beweise für einen neuen Planeten an einem bestimmten Ort zu finden. Wir glauben also, dass es einen wichtigen Platz für diese Art von Technologien geben wird, wenn unsere Datensätze größer werden.“