Астрофизики из кластера Origins применили нейросети для изучения экзопланет. Модели, обученные на законах физики, способны решать сложные уравнения и делать прогнозы на основе теоретических вычислений и физического моделирования.
Алгоритмы научились анализировать и моделировать изменение спектра света во время движения экзопланет перед своей звездой. Результаты в разы точнее, чем раньше — нейросеть ошиблась менее, чем в 1% случаев.
Эти данные помогут определить химический состав, температуру и давление, а также строение облаков в атмосферах экзопланет. Так ученые смогут узнать, есть ли на планете вода, азот и другие необходимые для жизни элементы. С помощью ИИ можно находить новые экзопланеты и классифицировать их по таким параметрам, как размер, масса и расстояние от их звезды. На основе данных о составе атмосфер нейросети могут искать признаки жизни и предсказывать сценарии происхождения и развития планетарных систем. ИИ поможет быстрее и точнее обрабатывать наблюдения, полученн