Uczenie maszynowe pomaga NASA potwierdzić istnienie 301 nowych egzoplanet

NASA powiedziała, że ​​zastosowała nową metodę techniczną, aby potwierdzić istnienie 301 nowych egzoplanet.

Egzoplanety to planety krążące wokół gwiazd innych niż Słońce. Przed ostatnimi odkryciami NASA potwierdziła istnienie ponad 4569 takich planet. Zidentyfikowano tysiące innych „kandydatów” egzoplanet. Ale to wymaga dodatkowych badań.

Teleskopom trudno jest zidentyfikować egzoplanety. Jednym z powodów jest to, że jasne światło krążących wokół nich gwiazd może je maskować. Proces wyszukiwania może obejmować szukanie spadków poziomu światła gwiazd. Te kropelki mogą być spowodowane przez planetę przechodzącą przed gwiazdą.

NASA wykorzystała dwa teleskopy kosmiczne, aby potwierdzić istnienie tysięcy egzoplanet. Teleskop kosmiczny Kepler został wystrzelony w 2009 roku i działał do października 2018 roku. W tym czasie NASA ogłaszać Kepler odszedł na emeryturę, ponieważ w statku kosmicznym „zabrakło paliwa do dalszych prac naukowych”.

Inny teleskop kosmiczny nazywa się Transiting Exoplanet Reconnaissance Satellite (TESS). NASA uruchomiła TESS w kwietniu 2018 roku, aby oprzeć się na obserwacjach Keplera. TESS działa do dziś.

Potwierdzenie przez NASA 301 nowych egzoplanet zostało oparte na danych zebranych przez teleskop kosmiczny Kepler. Dane zostały przetworzone przez system uczenia maszynowego o nazwie ExoMiner.

Systemy uczenia maszynowego są formą Sztuczna inteligencja (Amnesty International). Są szkoleni, aby z czasem przyswoić sobie zadanie, dostarczając im ogromne ilości danych.

W tym przypadku NASA powiedziała, że ​​użyła metody uczenia maszynowego do zbadania istniejących danych w celu zidentyfikowania prawdziwych egzoplanet na podstawie tzw.oszuści. „

ExoMiner jest zasilany danymi zebranymi podczas wcześniejszych wysiłków w celu potwierdzenia lub wykluczenia potencjalnych egzoplanet. System zaprojektowano tak, aby wykorzystywał te same metody, których używają eksperci-ludzie do potwierdzania nowych egzoplanet.

NASA powiedziała, że ​​system zapewnia bardzo potrzebną pomoc fachowo przeszkolonym naukowcom w potwierdzeniu istnienia takich planet. Teleskopy kosmiczne agencji zbierają dane o tysiącach gwiazd. Zbadanie tak wielu gwiazd to wielki wysiłek dla ludzi. ExoMiner został zaprojektowany, aby złagodzić to obciążenie i poprawić Zdrowie Aby zidentyfikować nowe egzoplanety.

READ  „Bezpieczna kulturowo przestrzeń do nauki” w Laurentian

John Jenkins, naukowiec zajmujący się egzoplanetami z NASA Ames Research Center w Kalifornii. W oświadczeniu powiedział, że ExoMiner oferuje znaczne ulepszenia w porównaniu z innymi programami uczenia maszynowego używanymi do identyfikacji egzoplanet w przeszłości.

Głównym tego powodem, powiedział Jenkins, jest to, że nowy system umożliwia naukowcom łatwe potwierdzanie wyników ExoMiner.

„Nie ma żadnej tajemnicy, dlaczego zdecydował, że coś jest planetą, czy nie” – powiedział. „Możemy łatwo wyjaśnić każdy Cechy W danych ExoMiner prowadzi do odrzucenia lub potwierdzenia planety.”

System uczenia maszynowego został opracowany i przetestowany przez naukowców NASA i partnerów międzynarodowych zespołów. On był Opisz to Poprzez artykuł opublikowany w Czasopismo Astrofizyczne.

Artykuł pokazuje, że ExoMiner odkrył 301 egzoplanet z krótkiej listy opartej na danych z Kosmicznego Teleskopu Keplera. Zostały one zidentyfikowane i ogłoszone jako potencjalne egzoplanety przez naukowców z Centrum Operacyjnego Nauki Keplera. Ale NASA powiedziała, że ​​naukowcy nie byli w stanie tego potwierdzić.

„Kiedy ExoMiner mówi, że coś jest planetą, możesz być pewien, że to planeta” — powiedział Hamid Valizadegan. Jest liderem projektu ExoMiner i nadzoruje operacje uczenia maszynowego w Universities Space Research Consortium w Ames Center.

Valizadegan dodał, że system jest „pod pewnymi względami bardziej zaufany„Zarówno od obecnych metod uczenia maszynowego, jak i od ludzkich ekspertów. Jednym z powodów jest to, że ExoMiner jest wolny od” – powiedział.uprzedzenia„które mogą wpływać na procesy identyfikacji człowieka.

Zespół NASA powiedział, że planuje wykorzystać sukces ExoMiner poprzez rozszerzenie systemu. Celem będzie uwzględnienie danych z TESS i przyszłych teleskopów mających na celu odkrywanie nowych egzoplanet.

Jestem Brian Lynn.

Brian Lane napisał tę historię dla VOA Learning English, na podstawie raportów z NASA i The Astrophysical Journal. Redaktorem był Mario Ritter Jr.

Chcemy usłyszeć od Ciebie. Napisz do nas w sekcji komentarzy i Odwiedź naszą stronę na Facebooku.

Test — uczenie maszynowe pomaga NASA potwierdzić 301 nowych egzoplanet

Rozpocznij quiz, aby znaleźć odpowiedź

__________________________________________________

READ  Genom liczi opowiada barwną historię o kolorowym owocu tropikalnym

Słowa w tej historii

Sztuczna inteligencja – n. Dziedzina informatyki, która zajmuje się nadawaniem maszynom zdolności sprawiania wrażenia, że ​​posiadają ludzką inteligencję

Żongler – n. Ktoś udający kogoś innego, by oszukiwać ludzi

Zdrowie – n. prawdziwe czy dokładne

Funkcja – n. Typowa jakość lub ważna część czegoś

zaufany Można mu zaufać lub wiarygodnie

stronniczość, tendencja – n. Stronniczość za lub przeciw jednej osobie lub grupie w porównaniu z czymś innym

Elise Haynes

„Analityk. Nieuleczalny nerd z bekonu. Przedsiębiorca. Oddany pisarz. Wielokrotnie nagradzany alkoholowy ninja. Subtelnie czarujący czytelnik.”

Rekomendowane artykuły

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *