Алгоритм машинного обучения, натренированный на смоделированных планетарных системах, нашел среди реально наблюдаемых 44 звезды, в обитаемой зоне которых могут быть каменистые планеты. Научная статья вышла в Astronomy & Astrophysics.
«Модель показала, что в этих системах могут скрываться неоткрытые планеты земного типа», — сообщила астроном Жанна Даву из Германского аэрокосмического агентства DLR.
Планеты земного типа должны иметь массу, схожую с Землей, и находиться в обитаемой зоне своей звезды. Обычно такие планеты обнаруживаются случайно, но астрономы хотят использовать более точечный подход, что и подтолкнуло к созданию алгоритма.
Модель, имитирующая планетарные системы на основе известных данных, которую авторы использовали в исследовании, может предсказывать, как формируются планеты и какие их типы возникают при определенных условиях.
Алгоритм сгенерировал 53 882 планетарных системы вокруг трех типов звезд, включая желтые (похожие на Солнце) и красные карлики. Модель выявила закономерности, например, наличие каменистых планет внутри системы и газовых гигантов на внешних орбитах, как в нашей Солнечной системе. Также обнаружены антикорреляции: например, там, где есть горячие юпитеры, нет групп каменистых планет.
Затем выводы сравнили с наблюдаемыми в Млечном пути звездами. Используя эти данные, ученые нашли 44 потенциально обитаемых системы. Алгоритм показал высокую точность: в 99% выявленных систем найдена хотя бы одна планета земного типа.
Этот алгоритм станет полезен в будущем, особенно для миссии PLATO, которая будет открывать тысячи транзитных планет. Он поможет выделить системы с высокой вероятностью наличия планет земного типа, что значительно ускорит поиск условий для жизни во Вселенной.
Далекая суперземля подсказала, почему так мало планет вдвое больше нашей
Астрономы выяснили, как отсутствие жизни на других планетах меняет науку