Уорвиктің физика және информатика бөлімінің және Алан Тьюринг институтының зерттеушілері әлеуетті экзопланеталар үлгісін талдау және олардың қайсысы шынайы, қайсысы «жалған» немесе жалған позитив екенін анықтау үшін машиналық оқытуға негізделген алгоритм құрды. Планетарлық деректер жиынтығын NASA-ның Kepler және TESS сияқты миссиялары тапты. Нәтижелер Корольдік астрономиялық қоғамының айлық хабарламаларында жарияланған жаңа зерттеуде ұсынылған.
Олар алгоритмді Kepler деректер жинағында қолданды, нәтижесінде 50 жаңа расталған планета пайда болды, олардың біріншісі машиналық оқыту арқылы тексерілді. Бұл 50 планетаның өлшемдері Нептуннан Жер өлшеміндегі планеталарға дейін, орбиталары 200-ден 1 күнге дейін.
«Қай кандидаттардың планета болу ықтималдығы жоғары екенін айтудың орнына, біз қазір нақты статистикалық ықтималдық қандай екенін айта аламыз. Егер үміткердің жалған позитивті болу мүмкіндігі 1% -дан аз болса, ол расталған планета болып саналады », - деді Уорвик университетінің физика кафедрасынан доктор Дэвид Армстронг.
Құрылған және оқытылғаннан кейін алгоритм қазіргі әдістерге қарағанда жылдамырақ және толық автоматтандырылуы мүмкін, бұл оны қазіргі TESS сауалнамаларында байқалған мыңдаған ықтимал планета үміткерлерін талдау үшін өте қолайлы етеді.
Сондай-ақ оқыңыз: