Ученые NASA использовали нейросеть глубокого обучения ExoMiner, чтобы отличить настоящие экзопланеты (планеты вне Солнечной системы) от других сигналов, зарегистрированных телескопом «Кеплер». Так удалось подтвердить статус 301 планеты, ранее неизвестной науке, говорится на сайте космического агентства.
ExoMiner дополнила людей, которые профессионально анализируют данные с телескопов, чтобы определить, какие сигналы поступают от планеты, а какие нет. Но без этой нейросети на решение подобной задачи потребовалось бы огромное количество времени — в поле зрения «Кеплера» попадают тысячи звезд, у каждой из которых может быть несколько экзопланет. Кроме того, ExoMiner более точен, чем другие машинные классификаторы и люди, которым присуща предвзятость.
Обычно планеты находят методом транзита — небесное тело вращается вокруг звезды, и, когда оказывается перед ней, астрономы фиксируют изменение ее яркости. Нейросеть обучена на прошлых подтвержденных случаях и ложных срабатываниях, что позволяет ей отличать планету от других объектов и помех.
В отличие от других нейросетей ExoMiner не представляет собой «черный ящик», то есть ученые всегда знают, на основе каких данных она решает, является объект планетой или нет. В своей работе нейросеть использует суперкомпьютер NASA — Pleiades (81-е место в мировом рейтинге суперкомпьютеров с 241 108 ядрами и максимальной мощностью в 5951 терафлопс).
По предварительным данным, ни одна из подтвержденных при помощи ExoMiner планет не похожа на Землю и не находится в обитаемой зоне своих звезд. Обучив нейросеть на данных «Кеплера», ученые собираются применить ее и на других миссиях, в частности, для анализа данных с космического телескопа TESS, который запустили с Земли в 2018 году для поиска экзопланет.
Долгое время задача нахождения планет вне Солнечной системы была неразрешима из‑за того, что эти небесные тела слишком малы и тусклы. Первые экзопланеты удалось обнаружить в 1980-х годах, и до применения ExoMiner этот статус был подтвержден у 4569 тел. Сейчас их число увеличилось до 4870.
