Z vsakim letom se odkrije vedno več ekstrasončnih planetov. Da bi bile zadeve bolj zanimive, izboljšave metodologije in tehnologije omogočajo odkrivanje več planetov znotraj posameznih sistemov. Razmislite o nedavni objavi a sistem sedmih planetov okoli zvezde rdeče pritlikave, znane kot TRAPPIST-1. Takrat je to odkritje postavilo rekord za večino eksoplanetov, ki krožijo okoli ene zvezde.
Pa premaknite se čez TRAPPIST-1! Zahvaljujoč Vesoljski teleskop Kepler in strojno učenje, ekipa iz Google AI in Harvard-Smithsonian Center za astrofiziko (CfA) je pred kratkim odkril osmi planet v oddaljenem zvezdnem sistemu Kepler-90. Znan kot Kepler -90i, je bilo odkritje tega planeta mogoče zahvaljujoč Googlovim algoritmom, ki so v podatkih misije Kepler zaznali dokaze o šibkem tranzitnem signalu.
Študija, ki opisuje njihove ugotovitve, je naslovljena 'Identifikacija eksoplanetov z globokim učenjem: resonančna veriga petih planetov okoli Keplerja-80 in osem planetov okoli Keplerja-90 «, se je pred kratkim pojavila na spletu in je bila sprejeta za objavo vThe Astronomical Journal. Raziskovalno skupino sta sestavljala Christopher Shallue iz Google AI in Andrew Vanderburg z Univerze v Teksasu in CfA.
Naš sončni sistem je zdaj povezan z večino planetov okoli ene zvezde, z nedavnim odkritjem osmega planeta, ki kroži po Kepler-90, soncu podobni zvezdi, ki je 2545 svetlobnih let od Zemlje. Planet so odkrili v podatkih Nasinega vesoljskega teleskopa Kepler. Zasluge: NASA
Kepler-90, soncu podobna zvezda, se nahaja približno 2545 svetlobnih let od Zemlje v ozvezdje Draco . Kot smo omenili, so prejšnje raziskave pokazale obstoj sedmih planetov okoli zvezde, ki so kombinacija zemeljskih (tudi kamnitih) planetov in plinskih velikanov. Toda po uporabi Googlovega algoritma, ustvarjenega za iskanje po Keplerjevih podatkih, je raziskovalna skupina potrdila, da se v podatkih skriva signal drugega planeta, ki je bližje orbiti.
Keplerjeva misija se opira na Tranzitna metoda (tudi tranzitna fotometrija) za razpoznavanje prisotnosti planetov okoli svetlejših zvezd. To je sestavljeno iz opazovanja zvezd za periodične padce svetlosti, ki so znak, da planet prehaja pred zvezdo (tj. tranzitira) glede na opazovalca. Zaradi svoje študije sta Shallue in Vanderburg usposobila računalnik za branje svetlobnih krivulj, ki jih je posnel Kepler, in ugotavljanje prisotnosti tranzitov.
Ta umetna 'nevronska mreža' je pregledala Keplerjeve podatke in našla šibke tranzitne signale, ki so kazali na prisotnost prej zgrešenega planeta okoli Keplerja-90. To odkritje ni samo pokazalo, da je ta sistem zelo podoben našemu, ampak tudi potrjuje vrednost uporabe umetne inteligence za rudarjenje arhivskih podatkov. Medtem ko je bilo strojno učenje že uporabljeno za iskanje Keplerjevih podatkov, ta raziskava kaže, da je zdaj mogoče zaznati tudi najšibkejše signale.
Kot je v nedavnem Nasinem poročilu povedal Paul Hertz, direktor Nasinega oddelka za astrofiziko v Washingtonu izjava za javnost :
»Tako kot smo pričakovali, se v naših arhiviranih Keplerjevih podatkih skrivajo vznemirljiva odkritja, ki čakajo na pravo orodje ali tehnologijo, da jih odkrijejo. Ta ugotovitev kaže, da bodo naši podatki zakladnica, ki bo inovativnim raziskovalcem na voljo v prihodnjih letih.'
Ta na novo odkriti planet, znan kot Kepler-90i, je skalnat planet, ki je po velikosti primerljiv z Zemljo (1,32 ± 0,21 zemeljskega polmera), ki kroži okoli svoje zvezde v času 14,4 dni. Glede na svojo neposredno bližino svoje zvezde naj bi ta planet doživel ekstremne temperature 709 K (436 °C; 817 °F) – zaradi česar je toplejši od dnevne najvišje temperature Merkurja 700 K (427 °C; 800 °F).
Kot višji inženir programske opreme v Googlovi raziskovalni skupini Google AI , je Shallue prišel na idejo, da bi uporabil nevronsko mrežo za Keplerjeve podatke, potem ko je izvedel, da astronomija (kot druge veje znanosti) hitro postaja skrb za 'velike podatke'. Ker tehnologija za zbiranje podatkov postaja vse bolj napredna, se znanstveniki znajdejo preplavljeni z nabori podatkov vse večje velikosti in kompleksnosti. Kot je pojasnil Shallue:
»V prostem času sem začel googlati 'iskanje eksoplanetov z velikimi nabori podatkov' in izvedel za misijo Kepler in ogromen nabor podatkov, ki je na voljo. Strojno učenje resnično zasije v situacijah, ko je podatkov toliko, da jih ljudje ne morejo iskati sami.'
Misija Kepler je v prvih štirih letih delovanja zbrala nabor podatkov, ki je obsegal 35.000 možnih planetarnih tranzitnih signalov. V preteklosti so bili za preverjanje najbolj obetavnih signalov v podatkih uporabljeni avtomatizirani testi in včasih vizualni pregledi. Vendar pa so s temi metodami pogosto zamudili najšibkejše signale, zaradi česar so na desetine ali celo stotine planetov ostali neugotovljeni.
Diagram primerjave sistema Kepler-90 (levo) s sončnim sistemom (desno). Zasluge: NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel
Da bi to izboljšal, je Shallue združil Andrewa Vanderburgha – podiplomskega raziskovalca Nacionalne znanstvene fundacije in sodelavca NASA Sagan –, da bi ugotovil, ali lahko strojno učenje pridobi podatke in prikaže več signalov. Prvi korak je bil usposabljanje nevronske mreže za prepoznavanje tranzitnih eksoplanetov z uporabo nabora 15.000 predhodno preverjenih signalov iz Katalog eksoplanetov Kepler .
V testnem nizu je nevronska mreža pravilno identificirala prave planete in lažno pozitivne s 96-odstotno stopnjo natančnosti. Ko je dokazala, da lahko prepozna tranzitne signale, je ekipa nato usmerila svojo nevronsko mrežo v iskanje šibkejših signalov v 670 zvezdnih sistemih, ki so že imeli več znanih planetov. Ti vključujejo Kepler-80, ki je imel pet prej znanih planetov, in Kepler-90, ki jih je imel sedem. Kot je navedel Vanderburg:
»Imamo veliko lažnih pozitivnih rezultatov planetov, a tudi potencialno več resničnih planetov. To je kot prebiranje kamnov, da bi našli dragulje. Če imate finejše sito, boste ujeli več kamnov, lahko pa tudi več draguljev.'
Šesti planet v Kepler-80 je znan kot Kepler-80g, planet v velikosti Zemlje, ki je v resonančni verigi s petimi sosednjimi planeti. To se zgodi, ko so planeti zaradi medsebojne gravitacije zaklenjeni v izjemno stabilen sistem, podoben tistemu, kar doživlja sedem planetov TRAPPIST-1. Kepler-90i je po drugi strani planet v velikosti Zemlje, ki doživlja razmere, podobne Merkurju, in kroži zunaj 90b in 90c.
Nasin vesoljski teleskop Kepler je bila prva misija agencije, ki je sposobna zaznati planete velikosti Zemlje. Zasluge: NASA/Wendy Stenzel
V prihodnosti nameravata Shallue in Vanderburg uporabiti svojo nevronsko mrežo v celotnem Keplerjevem arhivu z več kot 150.000 zvezdami. V tem ogromnem naboru podatkov se verjetno skriva še veliko več planetov, ki se verjetno navajajo znotraj večplanetarnih sistemov, ki so že bili raziskani. V tem pogledu je misija Kepler (ki je bila že neprecenljiva za raziskave eksoplanetov) pokazala, da lahko ponudi veliko več.
Kot je povedala Jessie Dotson, Keplerjeva projektna znanstvenica v Nasinem raziskovalnem centru Ames:
'Ti rezultati dokazujejo trajno vrednost Keplerjevega poslanstva. Novi načini gledanja na podatke – kot je ta zgodnja raziskava za uporabo algoritmov strojnega učenja – obljubljajo, da bodo še naprej prinesli pomemben napredek v našem razumevanju planetarnih sistemov okoli drugih zvezd. Prepričan sem, da je v podatkih več prvih, ki čakajo, da jih ljudje najdejo.'
Seveda, ker je zdaj znano, da ima zvezda, podobna Soncu, sistem osmih planetov (kot je naš sončni sistem), se nekateri sprašujejo, ali bi ta sistem lahko bil dobra stava za iskanje nezemeljskega življenja. Toda preden se kdo preveč navduši, je vredno omeniti, da vsi planeti Kepler-90s krožijo precej blizu zvezde. Njegov najbolj oddaljen planet, Kepler-90h, kroži na podobni razdalji od svoje zvezde kot Zemlja do Sonca.
Odkritje osmega planeta okoli druge zvezde prav tako pomeni, da tam zunaj obstaja sistem, ki tekmuje z Osončjem v skupnem številu planetov. Mogoče je čas, da premislimo Odločba IAU iz leta 2006 – veste, tisti, kjer je bil Pluton 'degradiran'? In ko smo že pri tem, bi morda morali hitro slediti Ceres , Eris , Haumea , Bi rad , Sedna ostalo pa za planet. Sicer pa, kako drugače nameravamo ohraniti svoj rekord?
V prihodnosti bodo podobni procesi strojnega učenja verjetno uporabljeni za misije lova na eksoplanete naslednje generacije, kot je Tranzitni satelit za raziskovanje eksoplanetov (TESS) in Vesoljski teleskop James Webb (JWST). Te misije naj bi se začele v letih 2018 oziroma 2019. Medtem pa bo od Keplerja zagotovo prišlo še veliko razkritij!
