Нынешние исследователи употребляют искусственный ум в разных отраслях для самых различных целей – от смягчения последствий лесных пожаров до выявления возможных способов исцеления COVID-19. Астрологи используют машинное обучение для поиска планет, находящихся за пределами Галлактики – экзопланет. Одна из принципиальных заморочек заключается в том, что существование практически 30% найденных с помощью телескопов планет считается недостаточно подтвержденным.
В размещенной не так давно английскими исследователями статье тщательно описывается применение машинного обучения для наиболее четкой идентификации возможных экзопланет. Ученые употребляли способ, основанный на обнаружении настоящих планет и выявлении неверных срабатываний. Таковым образом рассчитывается возможность того, что любой из кандидатов вправду является планеткой. Наборы данных, собранных при помощи телескопов, анализируются на предмет наличия экзопланет, которые находятся меж источником света (звездой) и телескопом. Зарегистрированное уменьшение освещенности может свидетельствовать о том, что лучи дальной звезды заслоняет собой экзопланета. Но на уровень освещенности могут влиять и остальные причины: интерференция фоновых объектов, ошибки камеры телескопа, системы двойных звезд и другой «шум». В процессе проверки ложноположительные результаты отсеиваются.
Исследователи из Института Алана Тьюринга и Уорикского института разработали метод, помогающий выделять настоящие планетки из тыщ возможных. Обучение метода проводилось на 2-ух огромных подборках данных, приобретенных при помощи орбитального телескопа Kepler. Там присутствовали как подтвержденные экзопланеты, так и неверные срабатывания. Опосля обучения сиим методом был обработан набор данных о неподтвержденных экзопланетах. В итоге при помощи способов машинного обучения было получено доказательство существования 50 новейших экзопланет.
В прошедшем машинное обучение уже использовалось для ранжирования возможных кандидатов, но никогда не определяли возможность существования настоящих планет, что является нужным шагом проверки. На предстоящее обучение метода еще придется издержать некое время, опосля чего же он будет в состоянии существенно упростить поиск новейших планет.
Источник: