Уорвиктин Физика жана компьютердик илимдер бөлүмүнүн жана Алан Тюринг институтунун изилдөөчүлөрү потенциалдуу экзопланеталардын үлгүсүн анализдөө жана алардын кайсынысы чыныгы, кайсынысы “жалган” же жалган позитив экенин аныктоо үчүн машина үйрөнүүсүнө негизделген алгоритмди түзүштү. Планетардык маалымат топтомдору НАСАнын Кеплер жана TESS сыяктуу миссиялары тарабынан табылган. Натыйжалар Королдук астрономиялык коомунун Monthly Notices журналында жарыяланган жаңы изилдөөдө берилген.
Алар алгоритмди Кеплердин берилиштер топтомунда колдонушту, натыйжада 50 жаңы тастыкталган планета пайда болду, алардын биринчиси машина үйрөнүү аркылуу текшерилди. Бул 50 планетанын көлөмү Нептундан Жерге тете планеталарга чейин, орбиталары 200дөн 1 күнгө чейин.
«Кайсы талапкерлердин планеталар болушу мүмкүн экенин айтуунун ордуна, биз азыр так статистикалык ыктымалдуулук кандай экенин айта алабыз. Эгерде талапкердин жалган позитивдүү болуу ыктымалдыгы 1% дан аз болсо, ал тастыкталган планета деп эсептелет "деди Уорвик университетинин физика бөлүмүнүн доктору Дэвид Армстронг.
Курулуп жана үйрөтүлгөндөн кийин, алгоритм учурдагы методдорго караганда ылдамыраак жана толугу менен автоматташтырылышы мүмкүн, бул аны учурдагы TESS изилдөөлөрүндө байкалган миңдеген потенциалдуу планета талапкерлерин талдоо үчүн идеалдуу кылат.
Ошондой эле окуңуз: