天文学分野における新たな進歩が記録されました。人工知能(AI)が、科学者が太陽系外にある100以上の未知の惑星を発見するのに役立っています。
この成果は、以前は複雑な手動分析方法に大きく依存していた宇宙探査プロセスを加速させる見通しを開きます。
この研究は、NASAのテス衛星からのデータを使用しています。テス衛星は、惑星が星の前方を通過し、その明るさをわずかに低下させる「トランジット」現象を観察することによって、系外惑星を専門に狩るプロジェクトです。
しかし、すべての光の変動が惑星から来るわけではないため、検証は大きな課題となっています。
この問題を解決するために、英国を代表する大学の1つであるウォーリック大学の研究チームは、RAVENという名前のAIシステムを開発しました。
このツールは、巨大なシミュレーションデータセットで訓練されており、実際のトランジット信号と、連星系などの他の天文現象を正確に区別できます。
TESSの最初の4年間の活動で、RAVENは220万個以上の星からのデータを分析し、それによって100個以上の新しい惑星を確認しました。
それにとどまらず、システムはさらに約2,000の潜在的な惑星候補を検出しました。そのうち半分は以前に記録されたことがありません。
検証されれば、この数は既知の系外惑星の総数を大幅に増加させる可能性があり、現在は約6,000です。
注目すべき点は、RAVENは信号を検出するだけでなく、同じプロセスで自己認証する能力も備えていることです。
科学者によると、これは、多くの個別の検査ステップを必要とする従来の方法と比較して、信頼性を高めるのに役立ちます。
そのおかげで、研究者は大規模データをより一貫性と客観性を持って処理できます。
惑星探査マップを拡大することに加えて、この研究は惑星系の構造に関する新しい洞察ももたらします。
結果は、太陽のような星の約10%が非常に近い軌道で惑星を周回しており、軌道周期はわずか約16日であることを示しています。
しかし、海王星に匹敵する大きさの惑星は、この地域では非常にまれであり、「海王星砂漠」と呼ばれる現象です。
この発見は、天文学者が初めてこの特殊な宇宙領域の「空虚さ」の程度について明確な推定を行うのに役立ち、TESSの能力が惑星群の研究におけるケプラーミッション(NASA、2009年に開始)にますます近づいており、さらにはそれを上回っていることを示しています。
専門家は、AIの応用は、人類が宇宙を探求する方法を根本的に変えていると指摘しています。
データを処理するのに何年もかかる代わりに、スマートシステムは短時間で数百万の信号をスキャンし、それによって以前は巨大なデータ海にほとんど隠れていた新しい世界を検出できます。
