O nouă metodă bazată pe inteligența artificială a condus la identificarea a peste 100 de exoplanete, inclusiv 31 descoperite pentru prima dată, prin analizarea datelor colectate de telescopul TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) al NASA. Cercetările, realizate de o echipă de la University of Warwick, au evidențiat că multe dintre aceste lumi au rămas neobservate în decenii de observații, din cauza limitărilor tehnice ale metodologiilor tradiționale.
Descoperiri spectaculoase în spectrul exoplanetelor
Analiza s-a concentrat pe peste 2,2 milioane de stele monitorizate în primii ani de misiune. Sistemul AI, denumit RAVEN, a fost antrenat să detecteze variații extrem de mici în luminozitatea stelelor, care indică trecerea unei planete în fața soarelui lor. Această tehnologie a confirmat existența a 118 planete, dintre care 31 sunt noi pentru comunitatea științifică.
Printre exoplanetele identificate se află planete cu orbite extrem de rapide, care completează o revoluție în mai puțin de 24 de ore, cunoscute ca planete cu perioadă ultra-scurtă. De asemenea, au fost descoperite lumi situate în regiunea numită „Neptunian desert”, o zonă considerată anterior aproape lipsită de astfel de sisteme planetare.
Au fost identificate și sisteme planetare compacte, în care mai multe corpuri orbitează aceeași stea la distanțe extrem de mici, ceea ce oferă indicii despre formarea și evoluția sistemelor stelare. Aceste observații pot contribui la înțelegerea mai detaliată a mecanismelor de formare planetară.
Ai-ul care îmbunătățește semnificativ procesul de descoperire a exoplanetelor
Etapele tradiționale de identificare a planetației sunt complicate de zgomotul de fond din datele astronomice, deoarece nu fiecare fluctuație de lumină semnalează o planetă. Fenomene precum stelele binare pot genera semnale false, ceea ce complică analiza.
RAVEN utilizează modele de învățare automată, antrenate pe sute de mii de simulări, pentru a recunoaște semnale specifice planetelor. Aceasta permite distinguerea semnalelor reale de cele false cu o precizie mult mai mare decât metodele clasice.
Un alt avantaj al sistemului este automatizarea completă a procesului, de la detectarea inițială până la validarea statistică. Acest lucru facilitează analiza unui volum foarte mare de date în intervale de timp reduse, eliminând erorile umane și crescând acuratețea rezultatelor.
Studiul estimează că aproximativ 9-10% dintre stelele similare Soarelui gazduiesc astfel de planete, confirmând și completând observațiile anterioare făcute de misiunea Kepler.
Estimarea rarității planetelor din zona „deșertului neptunian”
Un rezultat important al cercetării constă în estimarea rarității planetelor din regiunea numită „deșertul neptunian”. Aceasta indică faptul că doar 0,08% dintre stelele analizate găzduiesc astfel de lumi.
În concluzie, tehnologia AI folosită de echipa de cercetare reprezintă un avans semnificativ în descoperirea exoplanetelor, permițând identificarea unor lumi care anterior erau aproape imposibil de detectat prin metode tradiționale.