Исследовательская группа NASA Ames совместно с российскими учеными, в том числе сотрудниками Коуровской астрономической обсерватории УрФУ, разработала новое поколение нейросети ExoMiner++. Искусственный интеллект сможет анализировать огромные массивы астрономических данных и выявлять экзопланеты. Результаты исследования опубликованы в The Astronomical Journal.
ExoMiner++ обучили на данных миссии Kepler и «шумных» данных космического телескопа TESS. Нейросеть помогает решать проблему обработки огромного объема информации, который генерирует TESS. «Дело в том, что TESS собирает настолько много данных, что в них тонут не только транзиты, но и шумы камеры, ошибки телеметрии, вспышки, двойные звезды, колебания яркости и множество других явлений. В итоге телескоп фиксирует сотни тысяч событий, похожих на транзит, и подавляющее большинство из них не имеют отношения к планетам. Обрабатывать такой поток вручную невозможно», — поясняет соавтор исследования, специалист Коуровской астрономической обсерватории УрФУ Никита Чазов.
Первые результаты работы нейросети впечатляют: из 147 тысяч транзитоподобных событий ExoMiner++ выделил 7 330 потенциально экзопланетных объектов. Кроме того, модель пересмотрела старые записи: из 2 506 кандидатов, которые ранее считались многообещающими, она подтвердила лишь 1 797. Исследователи планируют продолжать использовать ExoMiner++ для обработки новых данных TESS и адаптировать подход под будущие миссии.
