Astronomen hebben met AI meer dan 100 voorheen onbekende exoplaneten geïdentificeerd (en dit is nog maar het begin)

Er zijn nog eens 118 exoplaneten in het heelal waarvan we het bestaan ​​niet wisten (en nog eens 2000 zijn nieuwe kandidaten): de ontdekking is het werk van een groep astronomen uitUniversiteit van Warwick (VK) die een nieuw ontwikkeld hulpmiddel voor kunstmatige intelligentie, Raven, toepaste op de missiegegevens Transiterende exoplanetenonderzoeksatelliet (TESS) van NASA.

De uitdaging van de TESS-missie en de rol van kunstmatige intelligentie

TESS is ontworpen om de hemel te monitoren op de lichte verzwakking van het sterrenlicht, veroorzaakt door planeten die voor hun moedersterren langs passeren. In de eerste vier jaar dat de missie actief was, verzamelde de missie waarnemingen van meer dan 2,2 miljoen sterren, waarbij de nadruk lag op planeten met kortere banen, minder dan 16 dagen, met als doel een nauwkeuriger beoordeling te geven van de frequentie van deze kortperiodieke werelden.

RAVEN is in dit opzicht een zeer waardevol hulpmiddel geweest, omdat je hiermee enorme datasets op een samenhangende en objectieve manier kunt analyseren.

De uitdaging is om vast te stellen of het afnemen van de helderheid daadwerkelijk wordt veroorzaakt door een planeet die rond de ster draait of door iets anders, zoals verduisterende dubbelsterren, en dit is precies wat RAVEN probeert te ontdekken – legt in het bijzonder Andreas Hadjigeorghiou uit, die de ontwikkeling van de AI-tool leidde – De kracht ervan komt van onze zorgvuldig gecreëerde dataset, bestaande uit honderdduizenden realistisch gesimuleerde planeten en andere astrofysische gebeurtenissen die voor planeten kunnen worden aangezien. We hebben machine learning-modellen getraind om patronen in de gegevens te identificeren die ons kunnen vertellen welk type gebeurtenis is gedetecteerd, een taak waarin AI-modellen uitblinken

De studie van planeten in een nabije baan

De uitdaging is voorlopig gewonnen.

Met behulp van onze nieuw ontwikkelde RAVEN-pijplijn konden we 118 nieuwe planeten en meer dan 2.000 hoogwaardige planeetkandidaten valideren, waarvan bijna 1.000 volledig nieuw – legt Marina Lafarga Magro uit, eerste auteur van het werk – Dit vertegenwoordigt een van de best gekarakteriseerde voorbeelden van planeten in een nabije baan en zal ons helpen de meest veelbelovende systemen voor toekomstig onderzoek te identificeren

Onder de onlangs bevestigde planeten bevinden zich verschillende populaties van bijzondere waarde, waaronder:

RAVEN stelt ons in staat enorme datasets op een consistente en objectieve manier te analyseren – voegt David Armstrong, co-auteur van de RAVEN-studies toe – Omdat de pijplijn goed is getest en grondig gevalideerd, is het niet alleen een lijst van potentiële planeten, maar ook een steekproef die betrouwbaar genoeg is om te worden gebruikt om de prevalentie van verschillende soorten planeten rond zonachtige sterren in kaart te brengen

Met deze goed gekarakteriseerde en gevalideerde reeks planeten kon het team verder gaan dan individuele ontdekkingen en de populatie van exoplaneten in een nauwe baan gedetailleerd bestuderen. In een parallel onderzoek, uitgevoerd met de MNRAS-telescoop, maten astronomen de frequentie waarmee planeten in een nauwe baan rond zonachtige sterren worden aangetroffen. De resultaten werden met een ongekend detailniveau in kaart gebracht als functie van de omlooptijd en de grootte van de planeet.

Uit de resultaten van dit daaropvolgende onderzoek bleek dat ongeveer 9-10% van de zonachtige sterren een planeet herbergt die zich in een nauwe baan om de aarde bevindt, een resultaat dat consistent is met NASA’s Kepler-missie, een ruimtetelescoop die eerder de frequentie van planeten rond andere sterren had gemeten, maar met onzekerheden die tot tien keer hoger waren.

Ontdekkingen in de Neptuniaanse woestijn

Deze studie levert ook de eerste directe meting van Neptuniaanse woestijnplaneten op, waaruit blijkt dat, in overeenstemming met de theorie, planeten in een nabije baan rond slechts 0,08% van de zonachtige sterren in dit gebied draaien.

Voor het eerst kunnen we precies kwantificeren hoe leeg deze woestijn is – zegt Kaiming Cui, hoofdauteur van het planetaire populatieonderzoek – Deze metingen tonen aan dat TESS nu Kepler kan evenaren en in sommige gevallen kan overtreffen bij het bestuderen van planetaire populaties

De toekomst van AI in astronomische studies

Samen laten deze onderzoeken zien hoe grote astronomische datasets en nieuwe ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie hand in hand gaan, nieuwe ontdekkingen genereren, AI testen op complexe onderzoeksproblemen en zowel de ontdekking van planeten als de planetaire bevolkingswetenschap transformeren.

Het team heeft interactieve tools en catalogi uitgebracht waarmee andere onderzoekers de resultaten kunnen verkennen en veelbelovende doelen kunnen identificeren voor toekomstige observaties met telescopen op de grond en aankomende missies.

Het werk is gepubliceerd Maandelijkse mededelingen van de Royal Astronomical Society.

Bronnen: Universiteit van Warwick / Maandelijkse mededelingen van de Royal Astronomical Society