AI ontdekte 301 exoplaneten

ExoMiner, van zijn kleine naam, is een bestand kunstmatige intelligentie In staat om gegevens te verwerken om te bepalen of een hemellichaam een ​​exoplaneet is of niet. Onlangs heb ik kunnen verifiëren dat het er minstens 301 zijn.

Ter herinnering: een exoplaneet is een planeet die buiten het zonnestelsel ligt en daarom om een ​​andere ster dan de zon draait. Tot op heden zijn er al 4.569 planeten gevalideerd. Er zijn er echter miljoenen, zeggen wetenschappers. Onlangs zijn er echter nog eens 301 peuters aan deze groep toegevoegd.

De verantwoordelijke voor deze versnelling is ExoMiner. Deze kunstmatige intelligentie is een “diep neuraal netwerk”. Om de definitie te gebruiken: doelwit nemen, « Neural network deep learning, of ‘deep learning’, is een aspect van kunstmatige intelligentie (AI) dat de leermethode simuleert die mensen gebruiken om bepaalde soorten kennis op te doen. In zijn eenvoudigste vorm kan deep learning worden gezien als een manier om voorspellende analyses te automatiseren. ».

Met andere woorden, ExoMiner is in staat zelfstandig te leren wanneer het van voldoende data wordt voorzien. Deze AI was gebaseerd op alle bevestigde exoplaneten en valse positieven. Het wordt aangedreven door de Pleiaden, de supercomputer van NASA, met andere woorden een van de krachtigste computers ter wereld.

Hoe bevestigt ExoMiner het bestaan ​​van exoplaneten?

Laten we ons de definitie van “planeet” herinneren, die in de loop van de tijd ook veel is veranderd. Dit blijkt uitInternationale Astronomische Unie, een hemellichaam in een baan om de zon of een andere ster. Het moet ook voldoende massa hebben voor zijn eigen zwaartekracht om het in een staat van hydrostatisch evenwicht te houden. Dat wil zeggen, het zou een bijna bolvormige vorm moeten hebben. Het elimineerde ook elk “concurrent” -object dat in zijn baan of in een korte baan om de aarde beweegt. Het bestaan ​​van een planeet wordt bevestigd wanneer verschillende observatietechnieken bepaalde kenmerken onthullen die alleen kunnen worden verklaard door het bestaan ​​van een planeet. Ten slotte wordt het gevalideerd op basis van statistieken, die op basis van de bestaande gegevens de waarschijnlijkheid bepalen dat het er inderdaad een is.

Het is in deze laatste stap dat ExoMiner bijzonder nuttig is. Er is zelfs een enorme hoeveelheid gegevens verzameld door NASA’s Kepler Space Telescope en zijn opvolger, K2. Het interpreteren ervan is een enorme opgave. De AI deed echter niet alles alleen: “ 301 automatisch gevalideerde planeten werden aanvankelijk ontdekt door de Kepler Science Operations Center-pijplijn en gepromoveerd tot kandidaat-planeetstatus door het Kepler Science Bureau. », definieert het Jet Propulsion Laboratory, NASA Research Authority. Anderzijds maakte ExoMiner het mogelijk om deze kandidaat-planeten efficiënt te valideren.

Voor het laboratorium heeft deze tool bewezen geweldig te zijn in het helpen van mensen bij hun werk aan deze problemen. Inderdaad, omdat het duidelijk is dat het sneller kan rekenen, maar ook omdat het vrij is van deterministische menselijke vooroordelen. Ten slotte is het altijd mogelijk om de reden voor AI-beslissingen te controleren: “ In tegenstelling tot andere machine learning-programma’s voor het ontdekken van exoplaneten, is ExoMiner geen zwarte doos. We kunnen gemakkelijk de kenmerken verklaren van de gegevens die ervoor zorgen dat ExoMiner een planeet afwijst of bevestigt ‘, zegt John Jenkins, een exoplaneetwetenschapper bij het Ames Research Center van NASA in Californië.

Andere zoekmissies naar exoplaneten, zoals de TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) of PLATO (de aankomende PLAnetary stertransities en oscillaties van het European Space Agency), die transitfotometrietechnologie gebruiken (Zie de animatie hierboven) , In de klas. Veel mogelijkheden om de nieuwe Exploration Companion te laten werken en ontwikkelen, voor wetenschappers die van plan zijn ze na enige aanpassing om te zetten in deze nieuwe missies.