ワーウィック大学の物理学およびコンピューター サイエンス部門とアラン チューリング研究所の研究者は、潜在的な太陽系外惑星のサンプルを分析し、どれが本物でどれが「偽物」または偽陽性であるかを判断するための機械学習ベースのアルゴリズムを作成しました。 惑星のデータ セットは、NASA のケプラーや TESS などのミッションによって発見されています。 この結果は、王立天文学会の月刊通知に掲載された新しい研究に示されています。
彼らは、ケプラーからのデータセットでアルゴリズムを使用し、その結果、50 の新しい惑星が確認されました。そのうちの最初の惑星は、機械学習を使用して検証されました。 これらの 50 の惑星は、海王星から地球サイズの惑星まで、200 から 1 日までの軌道を持ちます。
「どの候補が惑星である可能性が高いかを言う代わりに、正確な統計的確率が何であるかを言うことができるようになりました. 候補が偽陽性である可能性が 1% 未満の場合、その惑星は確認済みの惑星と見なされます」と、ワーウィック大学物理学科の David Armstrong 博士は述べています。
構築とトレーニングが完了すると、アルゴリズムは現在の方法よりも高速になり、完全に自動化できるため、現在の TESS 調査で観測された何千もの潜在的な惑星候補を分析するのに理想的です。
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