Un studiu recent, acceptat la publicare în revista Astronomy & Astrophysiscs, investighează modul în care algoritmii de inteligență artificială ar putea ajuta astronomii să descopere Pământul 2.0 – o exoplanetă asemănătoare planetei noastre, utilizând metoda detecției vitezei radiale. Studiul are potențialul de a ajuta cercetătorii să dezvolte metode mai eficiente de detectare a altor planete care ar putea susține viața, care adesea sunt destul de dificil de detectat datorită activității stelei lor.
Învățarea automată (machine learning) este cel mai eficient mijloc de manipulare a unor seturi imense de date din domeniul științific. Au fost propuși numeroși algoritmi bazați pe învățarea automată pentru a contracara activitatea stelară și a detecta mai bine planetele cu masă mică. Acești algoritmi pot fi împărțiți în două categorii: învățare supervizată și învățare nesupervizată. Avantajul învățării supervizate (suprvised learning) este acela că modelul propus conține un set mare de variabile și are capacitatea de a producte predicții relativ precise pe baza datelor cu care este instruit.
În cadrul studiului, cercetătorii au aplicat algoritmul în cazul a trei stele, pentru a determina capacitatea sa de a identifica exoplanete în datele despre activitatea stelară. Cele trei stele au fost Soarele, Alfa Centauri B (HD 128621) și Tau ceti (HD 10700). Steaua Alfa Centauri B este localizată la o distanță de 4,3 ani-lumină față de Pământ, iar Tau ceti este localizată la aproximativ 12 ani-lumină.
După introducerea în algoritm a semnalelor planetare, cercetătorii au descoperit că acesta a identificat cu succes exoplanetele simulate cu perioadele orbitale între 10 și 550 zile (pentru Soare), între 10 și 300 de zile (pentru Alfa Centauri B) și între 10 și 350 de zile (pentru Tau ceti). Este important de menționat că în sistemul Alfa Centauri B au fost detectate câteva potențiale exoplanete, iar în sistemul Tau ceti au fost identificate opt exoplanete neconfirmate încă.
În plus, algoritmul a arătat că aceste rezultate indică faptul că Alfa Centauri B și Tau ceti ar avea exoplanete de patru ori mai mari decât Pământul și localizate în zona locuibilă a stelelor respective.
O rețea neurală pentru a localiza Pământul 2.0
Așadar, cercetătorii au pus la punct o rețea neurală care să atenueze eficient activitatea stelară la nivel spectral, să îmbunătățească detecția planetelor cu masă mică și cu perioada orbitală de la câteva zile la câteva sute de zile, localizate a zona locuibilă a stelelor de tip solar.
Chiar dacă studiul s-a concentrat pe căutarea Pământului 2.0 în datele de viteză radială, cercetătorii spun că și alte informații, cum sunt perioadele de tranzit, fazele sau datele de fotometrie, ar putea fi utilizate pentru identificarea exoplanetelor asemănătoare Pământului. Telescopul spațial PLATO (Planetary Transits and Oscillations of stars) al Agenției Spațiale Europene, programat pentru lansare în anul 2026, ar putea realiza acest lucru. După lansare, satelitul va fi poziționat în punctul Lagrange 2 (L2), localizat pe partea opusă a Pământului față de Soare, de unde va putea scana până la un milion de stele în căutarea exoplanetelor, în special a celor stâncoase.
Studiul vine în contextul în care numărul exoplanetelor confirmate de NASA a ajuns la 5.632, dintre care 201 sunt de natură stâncoasă.
Sursa: Universe Today