Нейронная сеть помогла открыть новые экзопланеты

У нашей системы появился соперник по количеству планет — у звезды Kepler-90, очень похожей на наше Солнце, открыли восьмую экзопланету.  Раскалённая и каменистая планета, получившая имя Kepler-90i, делает один оборот вокруг звезды за 14.4 дней. И её обнаружили по данным телескопа NASA Кеплер с помощью нейронной сети.

Кристофер Шаллу, инженер в команде Google AI, как-то задумался: ведь от космических миссий астрономия получает целую лавину данных, которые нужно анализировать. Вот он и загуглил «поиск экзопланет по большим наборам данных», узнал про миссию Кеплер и эти самые большие наборы данных, собранные телескопом и  выложенные в общий доступ для обработки. А дальше — скооперировался с астрономом Эндрю Вандербургом, стипендиатом программы NASA по поиску экзопланет.

Как найти экзопланету? Транзитным методом. Идея в его основе проста: когда планета проходит перед своей звездой — это и называется транзит, — то яркость звезды ненадолго снижается.

Так работает метод транзитов

Остаётся — делов-то: проанализировать 35 тысяч возможных сигналов экзопланет, собранных телескопом за первые четыре года работы, при этом отсеивая такие ложноположительные результаты как артефакты в данных, звёзды с переменной яркостью и затменно-двойные звёзды. Шаллу и Вандербург вооружились данными, собранными телескопом Кеплер, свёрточной нейронной сетью, библиотекой TensorFlow и принялись за работу.

Работа свёрточных сетей немного напоминает работу человеческого зрения: они помогают находить образы и особенности на изображениях, при чём способны самостоятельно обучаться и определять, какие именно данные нужно искать. А ведь транзитный метод заключается как раз в поиске определённых особенностей и «перепадов» яркости на изображениях! Справедливости ради, стоит добавить, что поиск экзопланет и так довольно автоматизирован, просто именно свёрточные нейронные сети справляются с этой задачей максимально эффективно: они не просто находят необходимые наборы параметров, но могут и масштабировать условия. В AMA-сессии на reddit Вандербург сказал, что он планировал использовать рекуррентную нейронную сеть, однако они обычно справляются с подобными задачами намного медленнее. Кроме того, он пообещал выложить исходный код разработки в открытый доступ.

Как происходил поиск?

Сначала исследователи тренировали нейронную сеть на наборе из 15 тысяч уже проверенных сигналов из каталога экзопланет Кеплера. В этом учебном наборе сеть правильно определяла планеты в 96% случаев. Когда сеть «научилась» распознавать транзит экзопланеты, её отправили искать слабые сигналы в 670 звёздных системах, в которых уже было открыто по несколько планет. Как рассудили исследователи, система, в которой уже известно несколько экзопланет, — лучшее место для поиска ещё одной. Так и получилось — их труды увенчались успехом, и нейронная сеть обнаружила слабый, ранее незамеченный сигнал транзита. Подробнее о проделанной Шаллу и Вандербургом работе можно прочитать в их статье[PDF].

Картинка для понимания масштаба: выделенная область нашей галактики была изучена телескопом Кеплер, всё остальное — нет

Вандербург сравнил работу нейросети с промыванием песка в поисках алмазов. Причем Kepler-90i стал не единственной находкой — в другой звёздной системе Kepler-80 была обнаружена шестая планета. Шаллу и Ванденрбург теперь планируют применить свою нейронную сеть к полному набору данных Кеплера, который состоит из более чем 150 тысяч звёзд.

Кстати, если тема открытия экзопланет вам интересна, советуем посмотреть переведённую нами лекцию одного из учёных NASA JPL:

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Ирина Ларина

Ирина Ларина

Переводит, пишет о предстоящих пусках (и не только!), шарит в ракетах и лучше всех мониторит зарубежные источники. Ира — это Ира.

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: