S každým dalším rokem se objevuje stále více a více slunečních planet. Aby se věci staly zajímavějšími, vylepšení v metodice a technologii umožňují objevovat více planet v jednotlivých systémech. Zvažte nedávné oznámení systému se sedmi planetami kolem červené trpasličí hvězdy známé jako TRAPPIST-1. V té době tento objev vytvořil rekord pro většinu exoplanet obíhajících jednu hvězdu.
Dobře se přes TRAPPIST-1! Díky Keplerovu kosmickému dalekohledu a strojovému učení objevil tým Google AI a Harvard-Smithsonianovo centrum astrofyziky (CfA) osmou planetu ve vzdáleném hvězdném systému Kepler-90. Známý jako Kepler -90i, objev této planety byl umožněn díky algoritmům Google, které detekovaly důkaz slabého tranzitního signálu v datech mise Kepler.
Studie, která popisuje jejich zjištění, nazvaná „Identifikace exoplanet s hlubokým učením: rezonanční řetězec pěti planet kolem Kepler-80 a osm planet kolem Kepler-90“, se nedávno objevila online a byla přijata k publikování v The Astronomical Journal. Výzkumný tým tvořili Christopher Shallue z Google AI a Andrew Vanderburg z University of Texas a CfA.
Kepler-90, hvězda podobná Slunci, je umístěna zhruba 2,545 světelných let od Země v souhvězdí Draco. Jak bylo uvedeno, předchozí průzkumy naznačovaly existenci sedmi planet kolem hvězdy, kombinace pozemských (aka. Skalnatých) planet a plynových obrů. Po použití algoritmu Google vytvořeného pro vyhledávání pomocí Keplerových dat však výzkumný tým potvrdil, že se v datech skrýval signál další planety, která se blíží oběžné dráze.
Keplerova mise se spoléhá na metodu Transit (aka. Transit Photometry), aby zjistila přítomnost planet kolem jasnějších hvězd. Toto sestává z pozorování hvězd pro periodické poklesy jasu, které jsou známkou toho, že planeta prochází před hvězdou (tj. Přechází) vzhledem k pozorovateli. Pro jejich studium Shallue a Vanderburg vyškolili počítač, aby četl světelné křivky zaznamenané Keplerem a určoval přítomnost tranzitů.
Tato umělá „neuronová síť“ se prosívala prostřednictvím Keplerových dat a našla slabé tranzitní signály, které naznačovaly přítomnost dříve zmeškané planety kolem Kepler-90. Tento objev nejen naznačil, že tento systém je velmi podobný našemu, ale také potvrzuje hodnotu použití umělé inteligence pro důlní archivaci dat. Zatímco strojové učení bylo dříve používáno k vyhledávání Keplerových dat, tento výzkum ukazuje, že nyní lze rozeznat i ty nejslabší signály.
Jak řekl Paul Hertz, ředitel astrofyzikální divize NASA ve Washingtonu, v nedávné tiskové zprávě NASA:
„Jak jsme očekávali, v našich archivovaných datech Keplerů se skrývají vzrušující objevy, které čekají, až je odhalí správný nástroj nebo technologie. Toto zjištění ukazuje, že naše data budou pokladnicí, kterou budou inovativní vědci k dispozici pro nadcházející roky. “
Tato nově objevená planeta, známá jako Kepler-90i, je skalní planeta, která je svou velikostí srovnatelná se Zemí (1,32 ± 0,21 poloměrů Země), která obíhá svou hvězdu po dobu 14,4 dne. Vzhledem k těsné blízkosti své hvězdy má tato planeta extrémní teploty 709 K (436 ° C; 817 ° F) - díky čemuž je horší než denní maximum Merkuru 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Jako vedoucí softwarový inženýr ve výzkumném týmu Google Google AI přišel Shallue s myšlenkou aplikovat neurální síť na Keplerova data poté, co zjistil, že astronomie (stejně jako ostatní vědní obory) se rychle stává problémem „velkých dat“. Jak se technologie sběru dat stává pokročilejší, vědci se ocitají zaplaveni datovými soubory stále rostoucí velikosti a složitosti. Jak Shallue vysvětlil:
"Ve svém volném čase jsem začal googlovat, abych" našel exoplanety s velkými datovými sadami "a zjistil jsem informace o misi Kepler a obrovském dostupném datovém souboru. Strojové učení opravdu svítí v situacích, kdy existuje tolik dat, že je lidé nemohou sami hledat. “
Keplerova mise v prvních čtyřech letech provozu shromáždila datový soubor, který sestával z 35 000 možných planetárních tranzitních signálů. V minulosti byly k ověření nejslibnějších signálů v datech použity automatické testy a někdy i vizuální kontroly. S těmito metodami však často chyběly nejslabší signály, takže desítky nebo dokonce stovky planet nebyly započítány.
Shallue se snažil vylepšit toto, spojil se s Andrewem Vanderburghem - absolventem vědecké fakulty Národní vědecké nadace a členem NASA Sagan Fellow - aby zjistil, zda strojové učení dokáže důlní data naměřit a odhalit další signály. Prvním krokem bylo školení neuronové sítě k identifikaci tranzitujících exoplanet pomocí sady 15 000 dříve prověřených signálů z katalogu Keplerových exoplanet.
V testovací sadě neuronová síť správně identifikovala skutečné planety a falešné pozitivy s mírou přesnosti 96%. Poté, co demonstroval, že dokáže rozpoznat tranzitní signály, tým poté nasměroval svou neuronovou síť k hledání slabších signálů v 670 hvězdných systémech, které již měly více známých planet. Mezi ně patřil Kepler-80, který měl pět dříve známých planet, a Kepler-90, který měl sedm. Jak naznačil Vanderburg:
"Dostali jsme spoustu falešných pozitiv planet, ale také potenciálně reálnějších planet." Je to jako prosít kameny a najít šperky. Máte-li jemnější síto, chytíte více kamení, ale můžete také chytit více šperků. “
Šestá planeta v Kepler-80 je známá jako Kepler-80g, planeta Země, která je v rezonančním řetězci se svými pěti sousedními planetami. K tomu dochází, když jsou planety uzamčeny vzájemnou gravitací do extrémně stabilního systému, který je obdobou sedmi planet planet TRAPPIST-1. Kepler-90i je naproti tomu planeta Země, která zažívá rtuťovité podmínky a oběžné dráhy mimo 90b a 90c.
V budoucnu plánují Shallue a Vanderburg používat svou neuronovou síť na plný archiv Keplerů s více než 150 000 hvězd. V rámci tohoto rozsáhlého souboru dat bude pravděpodobně číhat mnohem více planet a citovat možná v rámci více planetárních systémů, které již byly zkoumány. V tomto ohledu ukázala mise Kepler (která již byla neocenitelná pro výzkum exoplanet), že má co nabídnout mnohem víc.
Jako Jessie Dotsonová, vedoucí projektu Kepler ve výzkumném centru Ames Research Center společnosti NASA, uvedla:
„Tyto výsledky prokazují trvalou hodnotu mise Keplera. Nové způsoby pohledu na data - jako je tento výzkum v rané fázi, při kterém se používají algoritmy strojového učení - slibují, že budou i nadále přinášet významné pokroky v našem chápání planetárních systémů kolem jiných hvězd. Jsem si jistý, že v datech čeká ještě několik prvních lidí, aby je našli. “
Skutečnost, že hvězdu podobnou Slunci je nyní známo, že má systém osmi planet (jako je naše Sluneční soustava), jsou lidé, kteří by se zajímali, zda by tento systém mohl být dobrou sázkou pro nalezení mimozemského života. Ale než bude někdo příliš nadšený, stojí za zmínku, že planety Kepler-90s obíhají na oběžné dráze poměrně blízko ke hvězdě. Je to nejvzdálenější planeta, Kepler-90h, obíhající ve stejné vzdálenosti jako její hvězda jako Země na Slunci.
Objev osmé planety kolem jiné hvězdy také znamená, že existuje systém, který soupeří se sluneční soustavou v celkovém počtu planet. Možná je načase, abychom přehodnotili rozhodnutí IAU z roku 2006 - víte, kde bylo Pluto „degradováno“? A když jsme u toho, možná bychom měli rychle zrychlit Cerese, Eris, Haumea, Makemake, Sednu a zbytek pro planetu. Jak jinak plánujeme udržovat náš rekord?
V budoucnosti budou podobné procesy strojového učení pravděpodobně aplikovány na mise příští generace na lov exoplanet, jako je Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) a James Webb Space Telescope (JWST). Tyto mise mají být zahájeny v letech 2018 a 2019. A mezitím bude určitě od Keplera přicházet mnohem více zjevení!
