Google AI、系外惑星の「行って見つけられる場所」

それらはすべて互いに異なりますが、大多数の母親は、おそらく子供を産んだときに生まれる「超能力」に由来するスターフレーズを共有していることを認識する必要があります。これらの文の 1 つは、「何を行って見つけますか?」というものです。彼らの子孫が、通常は混乱や無秩序のために何かを見つけることができないと訴えるとき、彼らはそれを脅迫的に振り回します。そして、気をつけてください、彼らはそれを見つけます。

だからこそ、 Google の人工知能の最新の進歩について読むとき、それらについて考えるのは避けられないのです。Google は NASA と共同で、従来の検索方法では発見されなかった系外惑星をすでに 2017 年にケプラー望遠鏡データベースで発見しています。今回、テキサス大学の学生が同じアルゴリズムを使用して、1 つではなく 2 つの新しい系外惑星を発見しました。いずれもみずがめ座にある星の周りにあります。

宇宙の広大さを調べるアルゴリズム

2017 年、NASA と Google は人工知能を使用して、すでに他に 7 つが存在することが知られている星の周りに系外惑星を検出し、この星を太陽と同じ数の既知の惑星を持つ唯一の星にしました。

再び、学生のアン・ダッティロ氏は、NASA会員のアンドリュー・ヴァンダーバーグ氏とグーグルのエンジニアであるクリストファー・シャルー氏とともに、同様のプロトコルを再び立ち上げましたが、データは2017年のケプラー望遠鏡の初期ミッションで使用されて以来、アルゴリズムを変更する必要がありました。彼らの場合、 K2のものが使用されていますが、第2段階はケプラーの機械的故障の後、2013年に打ち上げられました。 K2 では船が一定の揺れにさらされていたため、誤った結果が得られることを避けるためにこの揺れを考慮する必要があるため、これで得られたデータは最初のものとは大きく異なります。

NASA、地球に似た7つの惑星からなる珍しい系を発見

さて、両方のミッションが既に太陽以外の恒星にある数千の惑星を検出できているのに、なぜケプラーと K2 のデータを分析するために人工知能が必要なのでしょうか? Dattilo 氏がプレスリリースで説明したように、重要なのは均一性です。

人工知能は、データセットを均一に検索するのに役立ちます。たとえすべての星の周りに地球サイズの惑星があったとしても、ケプラーで探すと、すべてを見つけることはできません。それは、一部のデータにノイズが多すぎるか、惑星が正しく配置されていないことが原因であるだけです。したがって、失われたものを修正する必要があります。私たちは、そのような理由で見えない惑星がたくさんあることを知っています。

いずれにせよ、AI の助けを借りて生成された発見は、地上の望遠鏡によって確認される必要があります。この場合、アリゾナ州のスミソニアン博物館ホイ​​ップル天文台の 1.5 メートル望遠鏡と、ハワイのジェミニ天文台のジレット望遠鏡が使用されました。

K2-293b と K2-294bと名付けられた 2 つの新しい惑星は、それぞれ地球から 1,300 光年離れた恒星に位置し、さらに 1,230 光年離れた、どちらもみずがめ座にあり、まもなく発表される研究で説明される予定です。天文学ジャーナルに掲載されました。

ケプラー宇宙望遠鏡、燃料不足で「消滅」

今のところ、このアルゴリズムの異なる修正のみがケプラーと K2 で使用されていますが、NASA が「引退」を決定した後、2018 年に打ち上げられた後継機であるTESS によって取得されたデータの分析にも役立つ可能性があると考えられています。 」 ケプラー望遠鏡は、稼働していないにもかかわらず、まだ発見できる惑星がたくさんあります。