Z vsakim letom odkrivamo vedno več ekstra sončnih planetov. Da bodo zadeve bolj zanimive, izboljšave v metodologiji in tehnologiji omogočajo odkrivanje več planetov v posameznih sistemih. Razmislite o nedavni napovedi sistema sedmih planetov okoli zvezde rdečega pritlikavca, znanega kot TRAPPIST-1. Takrat je to odkritje postavilo rekord za večino eksoplanetov, ki krožijo okoli ene zvezde.
Pa se pomaknite čez TRAPPIST-1! Zahvaljujoč vesoljskemu teleskopu Kepler in strojnemu učenju je ekipa iz Google AI in Harvard-Smithsonian Centra astrofizike (CfA) nedavno odkrila osmi planet v oddaljenem zvezdnem sistemu Kepler-90. Odkritje tega planeta je bilo znano kot Kepler -90i zaradi Googlovih algoritmov, ki so v podatkih misije Kepler odkrili dokaze o šibkem tranzitnem signalu.
Študija, ki opisuje njihove ugotovitve, z naslovom "Prepoznavanje eksoplanetov z globokim učenjem: Pet planetnih resonančnih verig okoli Kepler-80 in osem planetov okoli Kepler-90", se je nedavno pojavila na spletu in je bila sprejeta za objavo v The Astronomical Journal. Raziskovalno skupino so sestavljali Christopher Shallue iz Google AI in Andrew Vanderburg z univerze v Teksasu in CfA.
Kepler-90, soncu podobna zvezda, se nahaja približno 2545 svetlobnih let od Zemlje v ozvezdju Draco. Kot je bilo ugotovljeno, so prejšnje raziskave nakazovale obstoj sedmih planetov okoli zvezde, kombinacije zemeljskih (aka. Skalnih) planetov in plinskih velikanov. Toda po uporabi Googlovega algoritma, ki je bil ustvarjen za iskanje po Keplerjevih podatkih, je raziskovalna skupina potrdila, da se je v podatkih skrival signal drugega planeta, ki se je bližal orbiti.
Misija Kepler se opira na metodo tranzita (aka. Tranzitna fotometrija), da zazna prisotnost planetov okoli svetlejših zvezd. To je sestavljeno iz opazovanja zvezd za občasne potopitve v svetlosti, ki so pokazatelj, da pred zvezdo (t.j. tranzitirajo) planet mineva glede na opazovalca. Shallue in Vanderburg sta zaradi študije usposobila računalnik za branje svetlobnih krivulj, ki jih je posnel Kepler in določitev prisotnosti tranzitov.
Ta umetna "nevronska mreža" je presejala podatke Keplerja in našla šibke tranzitne signale, ki so kazali na prisotnost prej zgrešenega planeta okoli Kepler-90. To odkritje ni samo nakazovalo, da je ta sistem zelo podoben našemu, temveč tudi potrjuje vrednost uporabe umetne inteligence za rudarjenje arhivskih podatkov. Medtem ko se je za iskanje Keplerjevih podatkov že prej uporabljalo strojno učenje, ta raziskava kaže, da je zdaj mogoče zaznati tudi najšibkejše signale.
Kot je v nedavnem sporočilu za NASA povedal Paul Hertz, direktor Nasinega oddelka za astrofiziko v Washingtonu:
"Tako kot smo pričakovali, tudi naši arhivirani podatki Keplerja skrivajo vznemirljiva odkritja, ki čakajo na pravo orodje ali tehnologijo, da jih odkrijemo. Ta ugotovitev kaže, da bodo naši podatki prihodnja leta zakladnica, ki bo na voljo inovativnim raziskovalcem. "
Ta novo odkrit planet, znan kot Kepler-90i, je skalna planeta, ki je po velikosti primerljiva z Zemljo (1,32 ± 0,21 zemeljskega polmera), ki kroži nad njeno zvezdo v obdobju 14,4 dni. Glede na to, da je ta planet blizu njegove zvezde, ima ekstremne temperature 709 K (436 ° C; 817 ° F), zaradi česar je vroče v primerjavi z današnjo višino Merkurja 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Kot starejši programski inženir Googlove raziskovalne ekipe Google AI je Shallue prišel na idejo, da bi uporabil nevronsko omrežje za Keplerjeve podatke, potem ko je spoznal, da astronomija (tako kot druge veje znanosti) hitro postaja skrb "velikih podatkov". Ko tehnologija za zbiranje podatkov postaja bolj napredna, se znanstveniki znajdejo preplavljeni z naborom podatkov vedno večje velikosti in zapletenosti. Kot je pojasnil Shallue:
"V prostem času sem začel googling za" iskanje eksoplanetov z velikimi množicami podatkov "in izvedel sem misijo Kepler in ogromen nabor podatkov. Strojno učenje resnično sije v situacijah, ko je toliko podatkov, da jih ljudje ne morejo iskati sami. "
V prvih štirih letih delovanja je Keplerjeva misija nabrala nabor podatkov, ki je vseboval 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 bili s temi metodami pogosto zgrešeni najšibkejši signali, zaradi česar so bili na desetine ali celo stotine planetov neskrite.
Z namenom izboljšave na tem področju se je Shallue združil z Andrejem Vanderburghom, znanstvenim sodelavcem Nacionalne znanstvene fundacije, in NASA Sagan Fellowom, da bi preveril, ali lahko strojno učenje pridobiva podatke in sproži več signalov. Prvi korak je vključeval usposabljanje nevronske mreže za prepoznavanje tranzitnih eksoplanetov z uporabo 15.000 predhodno preverjenih signalov iz kataloga eksoplanetov Kepler.
V preskusnem nizu je nevronska mreža pravilno identificirala prave planete in lažne pozitivne rezultate s stopnjo natančnosti 96%. Ko so pokazali, da zna prepoznati tranzitne signale, je ekipa nato usmerila svojo nevronsko mrežo, da bi iskala šibkejše signale v 670 zvezdastih sistemih, ki so že imeli več znanih planetov. Med njimi sta bila Kepler-80, ki je imela pet prej znanih planetov, in Kepler-90, ki je imel sedem. Kot je Vanderburg nakazal:
"Imamo veliko lažno pozitivnih planetov, lahko pa tudi bolj resničnih planetov. Kot bi sejali po skalah, da bi našli dragulje. Če imate lepše sito, boste ujeli več kamnin, lahko pa ujamete tudi več draguljev. "
Šesti planet v Kepler-80 je znan kot Kepler-80g, planet velikosti Zemlje, ki je v resonančni verigi s svojimi petimi sosednjimi planeti. To se zgodi, ko se planeti zaradi medsebojne gravitacije zaklenejo v izjemno stabilen sistem, podobno kot izkušnje sedmih planetov TRAPPIST-1. Kepler-90i je na drugi strani planet v velikosti Zemlje, ki ima žive srebro podobne pogoje in orbite zunaj 90b in 90c.
V prihodnosti Shallue in Vanderburg nameravata svojo nevronsko mrežo uporabiti v celotnem arhivu Keplerja z več kot 150.000 zvezdami. Znotraj tega množičnega nabora podatkov bo verjetno skrivalo še veliko planetov in citiral morda v večplanetarnih sistemih, ki so že bili raziskani. V tem pogledu je misija Kepler (ki je že bila neprecenljiva za raziskave eksoplanetov) pokazala, da lahko ponudi še veliko več.
Kot je poudaril Jessie Dotson, Keplerjev projektni znanstvenik v Nasinem raziskovalnem centru Ames:
"Ti rezultati dokazujejo trajno vrednost poslanstva Keplerja. Novi načini gledanja na podatke - kot je ta raziskava v zgodnji fazi uporabe algoritmov strojnega učenja - obljubljajo, da bo še naprej prinašalo pomemben napredek v našem razumevanju planetarnih sistemov okoli drugih zvezd. Prepričan sem, da je več podatkov v podatkih, ki čakajo, da jih ljudje najdejo. "
Seveda se ob dejstvu, da ima sonce podobna zvezda sistem osem planetov (kot je naš Sončni sistem), zastavljajo vprašanja, ali bi bil ta sistem dobra stava za iskanje zunajzemeljskega življenja. Toda preden se kdo preveč razburja, velja opozoriti, da planeti Kepler-90 vsi krožijo precej blizu zvezde. Najdaljši planet, Kepler-90h, kroži na podobni razdalji kot zvezda, kot jo ima Zemlja do Sonca.
Odkritje osmega planeta okoli druge zvezde pomeni tudi, da je tam zunaj sistem, ki tekmuje Osončju po skupnem številu planetov. Mogoče je čas, da ponovno razmislimo o odločbi IAU iz leta 2006 - veste, tistem, kjer je bil Pluton "demoniran"? In medtem ko smo že pri tem, bi morda morali pospešiti Ceres, Eris, Haumea, Makemake, Sedna in ostalo za planetništvo. Sicer pa, kako drugače načrtujemo vzdrževanje svojega zapisa?
V prihodnosti bodo podobni postopki strojnega učenja verjetno uporabljeni tudi pri misijah lova na eksoplanete nove generacije, kot so satelit za raziskovanje eksoplanetov (TESS) in vesoljski teleskop James Webb (JWST). Te misije naj bi se začele izvajati leta 2018 oziroma 2019. Vmes pa zagotovo še veliko razodetja prihaja iz Keplerja!
