Ошибка!

Показать Ошибка!

Забыли пароль?

Ошибка!

Ошибка!

Скрыть Ошибка!

Скрыть Ошибка!

Забыли пароль? Напишите ваш email и мы отправим письмо с инструкциями.

Ошибка!

Обратно

Закрыть

Впервые машинным обучением подтверждены 50 новых планет

Впервые машинным обучением подтверждены 50 новых планет
Пятьдесят потенциальных экзопланет были подтверждены новым алгоритмом машинного обучения, разработанным учеными Уорикского университета.


Впервые астрономы использовали процесс, основанный на машинном обучении, форме искусственного интеллекта, для анализа выборки потенциальных экзопланет и определения того, какие из них настоящие, а какие - «фальшивые» или ложные срабатывания, вычисляя вероятность каждой из них на роль кандидата в настоящей планеты.

Их результаты представлены в новом исследовании, опубликованном в Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества, где они также проводят первое крупномасштабное сравнение таких методов проверки планет. Их выводы позволяют использовать несколько методов проверки, в том числе их алгоритм машинного обучения, для статистического подтверждения будущих открытий экзопланет.

Многие исследования экзопланет ищут в огромных объемах данных телескопов признаки прохождения планет между телескопом и их звездой, известных как транзиты. Это приводит к явному падению света от звезды, которое обнаруживает телескоп, но это также может быть вызвано двойной звездной системой, помехами от объекта на заднем плане или даже небольшими ошибками в камере. Эти ложные срабатывания можно отсеять в процессе проверки.

Исследователи из Департамента физики и информатики Уорвика, а также Института Алана Тьюринга создали алгоритм, основанный на машинном обучении, который может отделять реальные планеты от поддельных в больших выборках из тысяч кандидатов, найденных с помощью таких миссий, как Кеплер и TESS.

Он был обучен распознавать настоящие планеты с использованием двух больших выборок подтвержденных планет и ложных срабатываний от уже завершившейся миссии Кеплер. Затем исследователи использовали алгоритм на наборе данных еще неподтвержденных планет-кандидатов от Кеплера, в результате чего было получено 50 новых подтвержденных планет, и первая из них была проверена с помощью машинного обучения. Предыдущие методы машинного обучения ранжировали кандидатов, но никогда не определяли вероятность того, что кандидат - то настоящая планета, что является необходимым шагом для проверки планеты.


Эти 50 планет варьируются от миров размером с Нептун до миров меньше, чем Земля, с орбитами от 200 до 1 дня. Подтвердив, что эти 50 планет реальны, астрономы теперь могут расставить приоритеты для дальнейших наблюдений с помощью специальных телескопов.

«Разработанный нами алгоритм позволяет пересечь порог для 50 кандидатов на проверку, сделав их настоящими планетами. Мы надеемся применить этот метод к большим выборкам кандидатов из текущих и будущих миссий, таких как TESS и PLATO. Что касается проверки планет, никто раньше не использовал технику машинного обучения. Машинное обучение использовалось для ранжирования планетных кандидатов, но никогда в вероятностной структуре, что необходимо для реальной проверки планеты. Вместо того, чтобы говорить, какие кандидаты с большей вероятностью будут планетами, теперь мы можем сказать, какова точная статистическая вероятность. Если вероятность того, что кандидат окажется ложноположительным, составляет менее 1%, это считается подтвержденной планетой», считает Дэвид Армстронг из Уорикского университета.

После создания и обучения алгоритм работает быстрее, чем существующие методы, и может быть полностью автоматизирован, что делает его идеальным для анализа тысяч потенциально планет-кандидатов, наблюдаемых в текущих исследованиях, таких как TESS. Исследователи утверждают, что это должен быть один из инструментов, который можно будет использовать для проверки планет в будущем.

Доктор Армстронг добавляет: «На сегодняшний день почти 30% известных планет прошли валидацию с использованием только одного метода, и это не идеально. Разработка новых методов валидации желательна только по этой причине. Но машинное обучение также позволяет делать это очень быстро и расставлять приоритеты кандидатов намного быстрее. Нам все еще нужно потратить время на обучение алгоритма, но как только это будет сделано, станет намного проще применять его к будущим кандидатам. Также мы сможем использовать новые открытия для постепенного улучшения. Согласно прогнозам, такой ообзор, как TESS, позволит получить десятки тысяч кандидатов в планеты, и это идеально, чтобы получить возможность анализировать их все последовательно. Быстрые, автоматизированные системы, как эта, которые могут довести нас до подтверждения планет за меньшее количество шагов, позволяют делать это эффективно».

Комментарии:

Еще нет комментариев, станьте первым коментатором!
Войдите на зайт или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии!
0
Популярный убийца сорняков повышает риск заражения малярией

Популярный убийца сорняков повышает риск заражения малярией

Неожиданные новые результаты исследователей из Университета Джона Хопкинса указывают на то, что наиболее часто используемый в мире гербицид ослабляет иммунную систему насекомых.

Один эксперимент с москитами, которые распространяют малярию, предполагает, что это химическое вещество может повысить восприимчивость насекомых к паразитарной инфекции, что повысит риск передачи заболеваний человеку. Глифосат - это средство от сорняков, которое широко используется в сельском хозяйстве. Он убивает растения, нарушая важный метаболический процесс, называемый шикиматным путем. Этот ...
14.05.21 09:59
0
0
Полет Ingenuity на Марсе в 3D

Полет Ingenuity на Марсе в 3D

Когда 25 апреля во время третьего полета вертолет НАСА Ingenuity поднялся в небо Марса, марсоход Perseverance записывал этот исторический момент.

Теперь инженеры НАСА визуализировали полет в 3D, придав ему волнующую глубину, когда вертолет поднимается, зависает, затем смещается в сторону за пределы экрана, прежде чем вернуться для точной посадки. Наблюдать за этой сценой - все равно что стоять на поверхности Марса рядом с Perseverance и наблюдать за полетом воочию. Расположенный на «голове» марсохода визуализатор Mastcam-Z с двумя камерами...
13.05.21 10:33
0
1
Роботизированная рука Perseverance начинает заниматься наукой

Роботизированная рука Perseverance начинает заниматься наукой

Новейший марсоход НАСА начинает изучать дно древнего кратера, в котором когда-то находилось озеро.

Марсоход НАСА Perseverance был занят обязаностями базовой станции связи для вертолета Ingenuity и документировал исторические полеты. Но теперь марсоход также сосредоточил научные инструменты на камнях, лежащих на дне кратера Джезеро. Открытие поможет ученым создать график образования древнего озера, когда оно высохло и когда в дельте, образовавшейся в кратере, начали накапливаться отложения. Пон...
13.05.21 10:20
0
2
Жидкие примеси алмазов позволяют по-новому взглянуть на древнюю Землю

Жидкие примеси алмазов позволяют по-новому взглянуть на древнюю Землю

Геологи изучили крошечные карманы жидкостей, заключенных в алмазах, чтобы лучше понять, насколько древними могут быть любимые камни человечества.

При этом они определили три различных периода образования алмазов в Африке за последние несколько миллиардов лет, имеющих интригующие последствия для истории планеты. Каким бы красивым ни был бриллиант в кольце или ожерелье, он чрезвычайно скучен с геологической точки зрения. Это связано с тем, что бриллианты ювелирного качества, столь ценимые в ювелирной промышленности, должны быть как можно бол...
12.05.21 09:57
0
0
Полет Ingenuity на Марсе в 3D

Полет Ingenuity на Марсе в 3D

Когда 25 апреля во время третьего полета вертолет НАСА Ingenuity поднялся в небо Марса, марсоход Perseverance записывал этот исторический момент.

Теперь инженеры НАСА визуализировали полет в 3D, придав ему волнующую глубину, когда вертолет поднимается, зависает, затем смещается в сторону за пределы экрана, прежде чем вернуться для точной посадки. Наблюдать за этой сценой - все равно что стоять на поверхности Марса рядом с Perseverance и наблюдать за полетом воочию. Расположенный на «голове» марсохода визуализатор Mastcam-Z с двумя камерами...
13.05.21 10:33
0
1
Роботизированная рука Perseverance начинает заниматься наукой

Роботизированная рука Perseverance начинает заниматься наукой

Новейший марсоход НАСА начинает изучать дно древнего кратера, в котором когда-то находилось озеро.

Марсоход НАСА Perseverance был занят обязаностями базовой станции связи для вертолета Ingenuity и документировал исторические полеты. Но теперь марсоход также сосредоточил научные инструменты на камнях, лежащих на дне кратера Джезеро. Открытие поможет ученым создать график образования древнего озера, когда оно высохло и когда в дельте, образовавшейся в кратере, начали накапливаться отложения. Пон...
13.05.21 10:20
0
1
Вояджер-1 уловил плазменный гул в космической пустоте

Вояджер-1 уловил плазменный гул в космической пустоте

Вояджер-1 - один из двух космических кораблей-близнецов НАСА, запущенных 44 года назад и теперь являющийся самым далеким созданным человеком объектом в космосе - все еще работает и приближается к бесконечности.

Корабль давно миновал край Солнечной системы через гелиопаузу (границу Солнечной системы с межзвездным пространством) в межзвездную среду. Теперь его инструменты обнаружили постоянный гул межзвездного газа (плазменные волны), гласит исследование Корнельского университета, опубликованное в журнале Nature Astronomy. Стелла Кох Окер, докторант Корнельского университета по астрономии, обнаружила это ...
11.05.21 09:57
0
1
SpaceX запустит лунную миссию, оплаченную криптовалютой Dogecoin

SpaceX запустит лунную миссию, оплаченную криптовалютой Dogecoin

SpaceX запустит спутник к Луне в следующем году, полностью финансируемый за счет криптовалюты Dogecoin, объявила в воскресенье канадская компания Geometric Energy Corporation, которая возглавит лунную миссию.

Спутник DOGE-1, будет запущен на борту ракеты SpaceX Falcon 9 в первом квартале 2022 года, сообщает в своем заявлении компания из Калгари. Согласно ему, кубический спутник весом 40 килограммов будет нацелен на получение «лунно-пространственной разведки с датчиков и камер на борту». «Миссия DOGE-1 на Луну будет первой коммерческой лунной полезной нагрузкой в ??истории, оплачиваемой полностью с по...
10.05.21 21:00
0