|
ИИ ускоряет поиск пригодных для жизни планет
|
|
|
|
Команда из Бернского университета и Национального центра компетенций в области исследований планет (NCCR) разработала модель машинного обучения, которая предсказывает потенциальные планетные системы с планетами, похожими на Землю. Эта модель может значительно ускорить и, таким образом, революционизировать будущие поиски пригодных для жизни планет во Вселенной.
|
|
|
|
Поиск экзопланет, похожих на Землю - планет, вращающихся вокруг звезд, отличных от нашего Солнца, — является центральной темой современных планетарных исследований, поскольку там, скорее всего, можно найти внеземную жизнь. Исследователи из Бернского университета в настоящее время разработали инновационную модель машинного обучения, которая идентифицирует планетные системы, в которых потенциально могут находиться планеты, похожие на Землю.
|
|
|
|
Вся команда, которая занималась исследованиями, связана или была таковой на момент проведения исследования с Бернским университетом и является членом NCCR PlanetS. Первый автор, доктор Жанна Даву, которая в настоящее время является постдокторским исследователем в DLR (Deutsches Zentrum fur Luft- und Raumfahrt) в Берлине, изучает популяции экзопланет и разработала модель в рамках своей докторской диссертации в отделе космических исследований и планетарных наук Физического института Университета Берлина. Берн.
|
|
|
|
Профессор доктор Янн Алиберт, содиректор Центра космоса и обитаемости (CSH), и Ромен Элтшингер, также аспирант CSH, внесли значительный вклад в исследование, которое только что было опубликовано в журнале Astronomy & Astrophysics.
|
|
|
|
|
|
|
Обучение с использованием данных Бернской модели
|
|
|
|
Модель машинного обучения - это статистический инструмент, который обучается на основе данных распознавать определенные типы закономерностей и делать прогнозы. Доктор Давулт объясняет: "Наша модель основана на разработанном мной алгоритме, который был обучен распознавать и классифицировать планетарные системы, в которых есть планеты, похожие на Землю".
|
|
|
|
Модель основана на предыдущих исследованиях, позволяющих установить корреляцию между наличием или отсутствием планеты, похожей на Землю, и свойствами ее системы.
|
|
|
|
Алгоритм был обучен и протестирован на основе данных так называемой Бернской модели формирования и эволюции планет. "Модель Берна может быть использована для того, чтобы сделать выводы о том, как образовались планеты, как они эволюционировали и какие типы планет развиваются при определенных условиях в протопланетном диске", - объясняет соавтор исследования доктор Алиберт.
|
|
|
|
С 2003 года Бернская модель постоянно совершенствуется в Бернском университете. "Бернская модель - одна из немногих в мире, которая демонстрирует такое разнообразие взаимосвязанных физических процессов и позволяет проводить исследования, подобные нынешнему", - продолжает доктор Алиберт.
|
|
Точность новой модели составляет 99%
|
|
|
|
Алгоритм новой модели машинного обучения был обучен и протестирован с использованием данных о синтетических планетных системах из модели Берна. "Результаты впечатляют: алгоритм достигает значений точности до 0,99, что означает, что 99% систем, идентифицированных с помощью модели машинного обучения, имеют по крайней мере одну планету, похожую на Землю", - говорит доктор Даву.
|
|
|
|
Затем модель была применена к реально наблюдаемым планетным системам. "Модель выявила 44 системы, в которых с высокой вероятностью могут находиться необнаруженные планеты, похожие на Землю. Дальнейшее исследование подтвердило теоретическую возможность существования в этих системах планет, похожих на Землю", - объясняет доктор Даву.
|
|
Более эффективный поиск обитаемых планет
|
|
|
|
В рамках своей магистерской диссертации Элтшингер, соавтор исследования, внес вклад в дальнейшее развитие модели машинного обучения, позволив использовать ее в еще более широком спектре сценариев.
|
|
|
|
Он говорит: "Эти результаты важны для научного сообщества, и особенно для будущих космических миссий, таких как PLATO, или концепций будущих миссий, таких как LIFE, которые будут посвящены открытию и характеристике маленьких холодных планет".
|
|
|
|
Использование этой модели машинного обучения для более точного поиска планет, похожих на Землю, может свести к минимуму время поиска и увеличить количество открытий. "Это важный шаг в поисках планет с благоприятными для жизни условиями и, в конечном счете, в поисках жизни во Вселенной", - заключает доктор Алиберт.
|
|
|
|
Источник
|
