Astronomii au descoperit zeci de planete extraterestre rare în jurul unor stele asemănătoare soarelui

Prin aplicarea învățării automate („machine learning”) asupra volumelor uriașe de date colectate de satelitul TESS, cercetătorii au realizat unul dintre cele mai precise cataloage de exoplanete din vecinătatea noastră cosmică, relatează SciTechDaily.

Astronomii de la Universitatea Warwick au confirmat peste 100 de exoplanete, inclusiv 31 de lumi nou identificate, folosind un nou sistem de inteligență artificială aplicat datelor provenite de la NASA și de la satelitul său Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS). Această misiune scanează cerul în căutarea unor scăderi ușoare ale luminozității stelelor, care apar atunci când planetele trec prin fața stelelor gazdă.

Rezultatele, publicate în revista Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS), provin dintr-un nou instrument de procesare bazat pe inteligență artificială, denumit RAVEN. Echipa l-a folosit pentru a analiza observații ale peste 2,2 milioane de stele, colectate în primii patru ani ai misiunii TESS. Căutarea lor s-a concentrat asupra planetelor cu orbite foarte scurte, care finalizează o rotație în jurul stelei în mai puțin de 16 zile, pentru a înțelege mai bine cât de frecvente sunt aceste lumi apropiate.

„Folosind noul nostru flux de procesare RAVEN, am reușit să validăm 118 planete noi și peste 2.000 de candidați de înaltă calitate, aproape 1.000 dintre aceștia fiind complet noi”, a declarat Marina Lafarga Magro, cercetătoare postdoctorală la Universitatea Warvick și autoarea principală a studiului.

Printre planetele confirmate se numără câteva grupuri deosebit de importante:

• planete cu perioadă orbitală ultra-scurtă, care își orbitează stelele în mai puțin de 24 de ore;
• planete din „deșertul neptunian”, un tip rar întâlnit într-o regiune cu puține planete din cauza mecanismelor de formare a sistemelor solare;
• sisteme multiplanetare cu orbite strânse, inclusiv perechi nou descoperite în jurul aceleiași stele.

Atuul RAVEN în descoperirea exoplanetelor

Studiile moderne identifică adesea mii de posibile planete, însă verificarea semnalelor reale rămâne dificilă. Multe semnale false provin din fenomene naturale din spațiu.

„Provocarea constă în a stabili dacă diminuarea luminozității este într-adevăr cauzată de o planetă aflată pe orbită în jurul stelei sau de altceva, cum ar fi stelele binare eclipsante – exact ceea ce încearcă RAVEN să determine. Forța sa provine din setul nostru de date atent construit, care include sute de mii de planete simulate realist și alte evenimente astrofizice ce pot imita planetele”, a declarat Andreas Hadjigeorghiou, cercetător la Warwick care a condus dezvoltarea instrumentului de procesare cu AI.

„Am antrenat modele de învățare automată pentru a identifica modele în date care ne pot spune ce tip de eveniment am detectat, lucru la care modelele de inteligență artificială excelează”, a adăugat el.

„În plus, RAVEN este conceput pentru a gestiona întregul proces dintr-o singură etapă, de la detectarea semnalului, la verificarea acestuia cu ajutorul învățării automate și validarea statistică. Acest lucru oferă sistemului un avantaj suplimentar față de instrumentele contemporane, care se concentrează doar pe anumite părți ale fluxului de lucru”, a explicat acesta.

La vânătoare de planete extraterestre rare cu un instrument AI

Într-un studiu asociat publicat de asemenea în revista MNRAS, cercetătorii au arătat cât de frecvent apar planetele aflate pe orbite apropiate în jurul stelelor similare Soarelui, cartografiind rezultatele în funcție de perioada orbitală și dimensiunea exoplanetelor, la un nivel de detaliu fără precedent.

Ei au descoperit că aproximativ 9–10% dintre stelele similare Soarelui găzduiesc o planetă apropiată. Acest rezultat este în concordanță cu concluziile anterioare ale misiunii Kepler a NASA, însă RAVEN reduce incertitudinea de până la zece ori.

Studiul oferă, de asemenea, prima măsurare directă a planetelor din „deșertul neptunian”, arătând că acestea există în jurul a doar 0,08% dintre stelele similare Soarelui.

„Pentru prima dată, putem atribui o valoare precisă cât de gol este acest ‘deșert’”, a declarat Kaiming Cui, cercetător postdoctoral la Warwick și autor principal al studiului privind populațiile planetare.

„Aceste măsurători arată că TESS poate acum egala, iar în unele cazuri chiar depăși, misiunea Kepler în studiul populațiilor de planete”, a subliniat el.