天文学者がノイズしか見ていなかった100以上の新しい系外惑星をAIが発見

何百万もの星の海の中でそのわずかなちらつきを検出することは、気の遠くなるような仕事です。そして、これに、宇宙には、互いに重なり合って望遠鏡を欺く連星などの「偽陽性」が満ちているという事実が加わると、この問題は解決できないように思えます。しかし今では、 人工知能 ゲームのルールを変えるために登場した。

英国ウォリック大学の研究チームが、目覚ましい進歩を発表した。彼らは、RAVEN という新しい人工知能ツールを使用して、これまで検出されたことのない 31 の世界を含む 100 を超える系外惑星の検証に成功しました。この新しい惑星の飛行隊は、衛星によって収集された膨大なデータの山の中に隠されていました。 テス NASA による最初の 4 年間の運用中の (Transiting Exoplanet Survey Satellite)。

この結果は、最近「王立天文学協会の月刊通知」のいくつかの記事で発表されました (ここ、 ここ y ここ）は、宇宙探査と天文データマイニングの歴史におけるマイルストーンを表しています。

220万個のスター

さまざまな新世界狩猟ミッションでは、定期的に何千もの惑星の「候補者」が特定されています。その後、候補のシグナルを他の観測結果で確認する必要がありますが、この作業は現在の方法では依然として大きな課題です。これを解決するために、ワーウィックのチームは RAVEN を適用して 220 万個以上の星の観測結果を徹底的に分析しました。

この研究の主な焦点は、星に非常に近い軌道を周回し、16 日未満で全周を完了する世界にありました。発見の中でも、地球時間 24 時間未満で特定の 1 年を完了する超短周期惑星から、同じ太陽の周りを同期して回転するこれまで知られていない惑星のペアを含む、閉じた軌道を持つ多惑星系まで、膨大な科学的価値を持つ集団が際立っています。

「当社の新しい RAVEN ツールを使用して、研究の 1 つの筆頭著者であるマリーナ・ラファーガ・マグロ氏は述べています。私たちは 118 個の新しい惑星と 2,000 個以上の質の高い惑星候補を検証することができ、そのうち約 1,000 個は完全に新しいものです。」彼の言葉によれば、これは「近くの惑星の最もよく特徴付けられたサンプルの1つであり、将来の研究で最も有望なシステムを特定するのに役立つでしょう。」

レイブンとは何ですか？

すべての AI と同様、RAVEN (RAnking および Validation of ExoplaNets) の真の力は、事前トレーニング段階にあります。違いは、音声言語、医療データ、タンパク質構造の代わりに、この AI が現実の惑星と「スポット」または宇宙の幻想を区別する方法を自律的に学習したことです。

このアーキテクチャの開発責任者であるアンドレアス・ハジゲオルギオウ氏は、「課題は、星の減光が実際にその周りを周回する惑星によって引き起こされているのか、それとも連星食など他の何かによって引き起こされているのかを特定することにある。「RAVENの強みは、現実的にシミュレートされた数十万の惑星や、惑星として偽装できるその他の天体物理現象からなる慎重に作成されたデータセットにある」と説明する。

機械学習モデルをトレーニングして光の中のこれらの微妙なパターンを識別することにより、AI は人間のコンピューティング能力が低下する場合でも優れた能力を発揮します。 «さらに – Hadjigeorghiou の下線 – RAVEN は、信号の検出から機械学習による信号の選択と統計的検証に至るまで、プロセス全体を一度に処理できるように設計されています。 「これにより、他の現代ツールに比べてさらなる利点が得られます。」

「ネプチューン砂漠」の終焉

新しい世界の存在を確認することに加えて、RAVEN の並外れた精度は古代の天体物理学の謎も解決しています。実際、不純物や誤検知が非常に除去された新しいカタログのおかげで、科学者たちは「一歩下がって」系外惑星の個体群を全体として研究することができました。

実際、別の記事で研究チームは、太陽に似た恒星の近くで惑星が形成される頻度を、前例のないほど詳細に測定する方法を説明しています。そして、これらの星の9～10％に近くの惑星があることを発見した。この数値は、有名なケプラー宇宙望遠鏡の古い推定値と完全に一致しますが、重要な違いがあります。この新しいツールのおかげで、データの不確実性が最大 10 分の 1 に小さくなります。

しかしおそらく最も驚くべき発見は、いわゆる「海王星の砂漠」の最初の直接測定である。天体物理学では、この概念は、理論によれば、海王星ほどの大きさの惑星を見つけることはほぼ不可能であるはずの星に非常に近い稀な領域を定義します。実際、その領域の親星からの強烈で灼熱の放射線は、巨人の大気をすぐに蒸発させ、裸の岩の核だけを残すと考えられています。

人口研究の筆頭著者である崔凱明氏は、「初めて、この『砂漠』がどれだけ人がいないかを正確に数値化することができた」と語る。数字は嘘をつきません。この過酷なゾーンに惑星が存在するのは、太陽に似た恒星のわずか 0.08% だけです。 「これらの測定結果は、TESSが惑星個体群の研究においてケプラーに匹敵し、場合によってはそれを上回る可能性があることを示しているとキュイ氏は付け加えた。」

ワーウィック大学の准教授で、この研究の共同主著者であるデイビッド・アームストロング氏は、この瞬間の重要性を次のように要約している：「RAVENを使用すると、一貫性のある客観的な方法で膨大なデータセットを分析できるようになります。このツールは十分にテストされ、慎重に検証されているため、これは単なる潜在的な惑星のリストではありません。「これは、さまざまなタイプの惑星の蔓延をマッピングするためのサンプルとして使用するのに十分な信頼性があります。」

研究者らはカタログを公開し、研究に基づいたインタラクティブなツールを科学界が利用できるように作成した。そのおかげで、世界中の天文学者は、地上の望遠鏡を向けたり、欧州宇宙機関 (ESA) の差し迫った PLATO のような将来の宇宙ミッションを銀河の最も有望な一角に向けたりすることができるようになります。