Алгоритм машинного обучения впервые помог подтвердить 50 новых экзопланет

Алгоритм машинного обучения впервые помог подтвердить 50 новых экзопланет

50 новых потенциальных экзопланет было подтверждено при помощи нового алгоритма машинного обучения, разработанного учеными из Уорикского университета, Великобритания, во главе с Дэвидом Дж. Армстронгом (David J Armstrong).

Впервые астрономы использовали процесс, основанный на машинном обучении, представляющем собой одну из форм искусственного интеллекта, для анализа набора из потенциальных планет и определили, какие из планет являются реальными, а какие – представляют собой ложноположительные ошибочные результаты. Для этого исследователи рассчитали вероятность того, что планета-кандидат окажется истинной планетой, для каждой планеты-кандидата из изученного набора.

Также в своей работе авторы провели первое крупное сравнение различных современных методов подтверждения планет-кандидатов и пришли к выводу, что оптимальным является синергетическое использование сразу нескольких методик, включая предлагаемый ими алгоритм машинного обучения, для статистического подтверждения открываемых в будущем экзопланет.

Этот алгоритм был «натренирован» на распознавание истинных планет при помощи двух крупных наборов подтвержденных другими методами планет и ложноположительных результатов из архива наблюдений космического телескопа НАСА Kepler («Кеплер») – обсерватории, которая в настоящее время уже выведена из эксплуатации. Затем команда Армстронга использовала этот алгоритм для анализа крупного набора из все еще не подтвержденных планет-кандидатов, выявленных при помощи «Кеплера», и в результате применения алгоритма было найдено 50 новых подтвержденных планет. Эта работа стала первым прецедентом в истории астрономии, когда экзопланеты были подтверждены при помощи алгоритма машинного обучения, отмечается в статье. Использованные ранее алгоритмы машинного обучения позволяли ранжировать планеты-кандидаты, но никогда не определяли вероятность того, что планета-кандидат

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки

Читайте также

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.