أنشأ باحثون من قسم الفيزياء وعلوم الكمبيوتر في وارويك ومعهد آلان تورينج خوارزمية قائمة على التعلم الآلي لتحليل عينة من الكواكب الخارجية المحتملة وتحديد أي منها حقيقي وأيها "مزيف" أو إيجابيات خاطئة. تم العثور على مجموعات بيانات الكواكب من خلال بعثات مثل Kepler و TESS التابعين لناسا. تم عرض النتائج في دراسة جديدة نُشرت في الإخطارات الشهرية للجمعية الفلكية الملكية.
استخدموا الخوارزمية في مجموعة بيانات من Kepler ، مما أدى إلى 50 كوكبًا جديدًا مؤكدًا ، تم التحقق من أولها باستخدام التعلم الآلي. يتراوح حجم هذه الكواكب الخمسين من نبتون إلى كواكب بحجم الأرض ، مع مدارات من 50 إلى 200 يوم.
وبدلاً من تحديد أي المرشحين من المرجح أن يكونوا كواكب ، يمكننا الآن تحديد الاحتمال الإحصائي الدقيق. قال الدكتور ديفيد أرمسترونج من قسم الفيزياء بجامعة وارويك: "إذا كانت فرصة أن يكون المرشح إيجابيًا كاذبًا أقل من 1٪ ، فإنه يعتبر كوكبًا مؤكدًا".
بمجرد بنائها وتدريبها ، تصبح الخوارزمية أسرع من الأساليب الحالية ويمكن أن تكون مؤتمتة بالكامل ، مما يجعلها مثالية لتحليل الآلاف من الكواكب المرشحة المحتملة التي تمت ملاحظتها في استطلاعات TESS الحالية.
اقرأ أيضا: