უორვიკის ფიზიკისა და კომპიუტერული მეცნიერების დეპარტამენტისა და ალან ტურინგის ინსტიტუტის მკვლევარებმა შექმნეს მანქანათმცოდნეობაზე დაფუძნებული ალგორითმი, რათა გააანალიზონ პოტენციური ეგზოპლანეტების ნიმუში და დაადგინონ რომელი მათგანია ნამდვილი და რომელია „ყალბი“ ან ცრუ დადებითი. პლანეტარული მონაცემების კომპლექტი ნაპოვნი იქნა მისიების მიერ, როგორიცაა NASA-ს Kepler და TESS. შედეგები წარმოდგენილია ახალ კვლევაში, რომელიც გამოქვეყნდა სამეფო ასტრონომიული საზოგადოების ყოველთვიურ შეტყობინებებში.
მათ გამოიყენეს ალგორითმი Kepler-ის მონაცემთა ბაზაზე, რის შედეგადაც შეიქმნა 50 ახალი დადასტურებული პლანეტა, რომელთაგან პირველი დადასტურდა მანქანური სწავლის გამოყენებით. ამ 50 პლანეტის ზომა მერყეობს ნეპტუნიდან დედამიწის ზომის პლანეტებამდე, ორბიტებით 200-დან 1 დღემდე.
იმის ნაცვლად, რომ ვთქვათ, რომელი კანდიდატები უფრო მეტად იქნებიან პლანეტები, ახლა შეგვიძლია ვთქვათ, რა არის ზუსტი სტატისტიკური ალბათობა. თუ კანდიდატის ცრუ პოზიტიური შანსი 1%-ზე ნაკლებია, ის დადასტურებულ პლანეტად ითვლება“, - თქვა დოქტორმა დევიდ არმსტრონგმა უორვიკის უნივერსიტეტის ფიზიკის დეპარტამენტიდან.
აშენების და გაწვრთნის შემდეგ, ალგორითმი უფრო სწრაფია, ვიდრე მიმდინარე მეთოდები და შეიძლება იყოს სრულად ავტომატიზირებული, რაც მას იდეალურს ხდის TESS-ის მიმდინარე გამოკითხვებში დაფიქსირებული ათასობით პოტენციური პლანეტის კანდიდატის გასაანალიზებლად.
ასევე წაიკითხეთ: