Найти в Дзене
ИА "Уральский меридиан"

Уральские астрономы научили нейросеть искать планеты у далеких звёзд

Ученые из Коуровской обсерватории УрФУ в составе международной группы NASA создали мощную нейросеть ExoMiner++, которая отлично справляется с поиском планет за пределами нашей Солнечной системы. Новый алгоритм уже проанализировал огромное количнство данных и выявил 7330 объектов, которые с высокой вероятностью являются настоящими экзопланетами. Об этом собщает пресс-служба УрФУ. Задача нейросети — находить в данных космического телескопа TESS едва заметные «подмигивания» звезд. Так астрономы называют транзиты — моменты, когда планета, пролетая по диску своей звезды, ненамного затмевает ее свет. «TESS собирает так много информации, что в ней тонет всё: и настоящие планеты, и помехи от камер, и вспышки на звездах— Вручную разбирать сотни тысяч таких сигналов просто невозможно», — поясняет соавтор исследования Никита Чазов. ExoMiner++ работает как внимательный детектив. Он не просто фиксирует падение яркости, а анализирует десятки параметров: форму сигнала, периодичность, фоновый шум и да
   Фото: Лидия Аникина © ИА «Уральский меридиан»
Фото: Лидия Аникина © ИА «Уральский меридиан»

Ученые из Коуровской обсерватории УрФУ в составе международной группы NASA создали мощную нейросеть ExoMiner++, которая отлично справляется с поиском планет за пределами нашей Солнечной системы. Новый алгоритм уже проанализировал огромное количнство данных и выявил 7330 объектов, которые с высокой вероятностью являются настоящими экзопланетами. Об этом собщает пресс-служба УрФУ.

Задача нейросети — находить в данных космического телескопа TESS едва заметные «подмигивания» звезд. Так астрономы называют транзиты — моменты, когда планета, пролетая по диску своей звезды, ненамного затмевает ее свет.

«TESS собирает так много информации, что в ней тонет всё: и настоящие планеты, и помехи от камер, и вспышки на звездах— Вручную разбирать сотни тысяч таких сигналов просто невозможно», — поясняет соавтор исследования Никита Чазов.

ExoMiner++ работает как внимательный детектив. Он не просто фиксирует падение яркости, а анализирует десятки параметров: форму сигнала, периодичность, фоновый шум и даже особенности работы самого телескопа. Это помогает отличить настоящую планету от ложной тревоги.

«Представьте, что вам нужно найти несколько специфических эпизодов за годы видеозаписей с камер наблюдения в огромном аэропорту. В одиночку вы за всю жизнь не справитесь. Наша нейросеть делает именно это — она просматривает миллионы часов «записей» и составляет короткий список самых многообещающих событий для ученых», — приводит аналогию Чазов.

Нейросеть не только нашла тысячи новых кандидатов в планеты, но и перепроверила прежние данные. Из 2506 объектов, которые раньше считались перспективными, она подтвердила статус лишь 1797. Это значит, что телескопы теперь можно нацелить на самые вероятные цели, экономя драгоценное время наблюдений.

«Изучение экзопланет помогает нам понять, насколько уникальна Земля и как часто во Вселенной встречаются условия, пригодные для жизни», — отмечает руководитель Коуровской обсерватории Вадим Крушинский.

В будущем такие умные алгоритмы станут еще актуальнее, ведь объем данных с телескопов будет только расти.

Эта осень на Урале была богата на интересные астрономические явления. Можно было наблюдать суперлуние, метеоры и кометы, писало ИА «Уральский меридиан».

А
Анна Чудинова
Журналист