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