Mesterséges intelligencia segítheti az exobolygók felfedezését

A technológia alkalmazása egyre szélesebb körűvé válik az asztrofizikában – írja a Bama.hu.

Forrás: Mediaworks2021. 11. 12. 13:26
null
Vélemény hírlevélJobban mondva- heti vélemény hírlevél - ahol a hét kiemelt témáihoz füzött személyes gondolatok összeérnek, részletek itt.

A Genfi és a Berni Egyetem tudósai az Astronomy and Astrophysics című tudományos folyóiratban ismertették a Diasitek vállalattal közösen kidolgozott módszert.

Az exobolygók többségét tranzitmódszerrel fedezték fel eddig – ez a csillagfény parányi elhalványulásain alapul, amelyeket a napjuk körül keringő bolygók elhaladása okoz. Ám sok bolygórendszerben a bolygók közötti kölcsönhatás megváltoztatja ezt az ismétlődést, és lehetetlenné teszi a bolygók észlelését.

Ezért használták a svájci tudósok a mesterséges intelligenciát a képfelismeréshez. Megtanították a számítógépet arra, hogy a bolygók közötti interakció hatását kiszámítsa, ami által lehetővé vált olyan exobolygók – naprendszerünkön kívüli bolygók – felfedezése, amelyeket eddig képtelenek voltak észlelni a szakemberek – derül ki a cikkből.

Az általuk kifejlesztett módszer a Földön is használható, például illegális szemétlerakás észlelésére.

„Nagyszámú példákat használva lehetséges megtanítani egy gépet arra, hogy figyelembe vegyen minden paramétert és kiszámítsa a bolygók közötti interakció hatását” – olvasható a Genfi Egyetem közleményében.

Egyre többször használják az MI-t az asztrofizikában

A módszer első alkalmazásakor a kutatók felfedeztek két exobolygót, a Kepler–1705b-t és a Kepler–1705c-t, amelyeket a korábbi technikával egyáltalán nem tudtak észlelni. Az így felfedett bolygórendszer egy aranybánya az exobolygókról való ismeretek megszerzéséhez. A módszerrel nemcsak lehetséges a bolygók sugarának a becslése, de információkat biztosít tömegükről, sűrűségükről és összetételükről is.

A mesterséges intelligencia alkalmazása, különösen a mélytanulásos AI egyre szélesebb körűvé válik az asztrofizikában, akár megfigyelési adatok feldolgozásában, akár hatalmas számítási szimulációk eredményeinek elemzésében – jegyezte meg Yann Alibert, a Berni Egyetem professzora.

Az eredeti cikk ITT érhető el.

Borítókép: Illusztráció (Fotó: Unsplash)

Ne maradjon le a Magyar Nemzet legjobb írásairól, olvassa őket minden nap!

Portfóliónk minőségi tartalmat jelent minden olvasó számára. Egyedülálló elérést, országos lefedettséget és változatos megjelenési lehetőséget biztosít. Folyamatosan keressük az új irányokat és fejlődési lehetőségeket. Ez jövőnk záloga.