使用人工智能发现系外行星

该方法使用了一种数据表示,其中行星(右)的存在被视为天空中的河流(左)。右边的图片显示了测量到的恒星开普勒-36的光通量,以及由开普勒- 36b行星引起的日食图。
出处:©Dave Hoefler

通过实施与自动驾驶汽车类似的人工智能技术,来自uniige和UniBE的一个团队与Disaitek公司合作,发现了一种探测系外行星的新方法。

迄今为止发现的大多数系外行星都是通过凌日法发现的。这项技术是基于一颗行星从其恒星前面经过时产生的迷你日食。观测到的光度下降使我们有可能推断出一颗行星的存在,并在定期确认观测结果后估计其直径。然而,理论预测,在许多行星系统中,行星之间的相互作用改变了这种周期性,使它们不可能被探测到。正是在这种背景下,来自日内瓦大学(UNIGE)、伯尔尼大学(UniBE)和瑞士NCCR行星中心的一组天文学家与Disaitek公司合作,使用了应用于图像识别的人工智能(AI)。他们教了一台机器来预测行星之间相互作用的影响,这使得发现迄今为止不可能探测到的系外行星成为可能。开发的工具发表在了杂志上天文学和天体物理学可以在地球上探测非法倾倒和废物倾倒。

用凌日法探测行星是一个漫长的过程。在行星之间的相互作用改变了凌日现象的周期性的情况下,在数据中找到由小行星引起的信号可能是复杂的,如果用通常的技术不是不可能的话。为了克服这一困难,有必要开发能够考虑到这一影响的工具。

“这就是为什么我们想到将人工智能应用于图像识别的原因,”uniige科学学院和NCCR行星学院天文系的研究员Adrien Leleu解释说。通过大量的例子,我们确实可以教一台机器把所有的参数都考虑进去,并用诱导效应的图形表示来预测行星之间相互作用的影响。为了做到这一点,天文学家已经通过NCCR的技术与创新平台与Disaitek公司合作。

能识别物体的人工神经网络

“这个项目中使用的人工智能是一种神经网络,其目的是确定图像中的每个像素所代表的对象,”Disaitek的总裁安东尼·格雷夫林(Anthony Graveline)解释说。在自动驾驶汽车的背景下,该算法可以识别道路、路面、标志和摄像头感知到的行人。在探测系外行星的背景下,目的是确定每次测量恒星光度时,是否观测到行星的日食。神经网络通过交叉参照训练期间观测到的所有恒星的配置范围来做出决定。

阿德里安·勒卢(Adrien leeleu)表示:“从第一次实施该方法开始,我们发现了两颗系外行星——开普勒-1705b和开普勒-1705c——这两颗行星之前的技术完全没有发现。”由此发现的行星系统是我们了解系外行星知识的金矿,尤其是了解一般难以描述的类地行星。这种方法不仅使估计行星的半径成为可能,而且还提供了关于它们的质量的信息,从而提供了它们的密度和组成。“人工智能的使用,尤其是本文中的‘深度学习’,在天体物理学中正变得越来越广泛,无论是像我们在这里所做的那样处理观测数据,还是分析产生tb级数据的巨大数值模拟的结果。我们在这项研究中所开发的是一个新的例子,说明这些技术可以对我们的领域,甚至可能对所有的研究领域做出巨大贡献。”伯尔尼大学教授、NCCR行星科学官员扬·阿里伯特(Yann Alibert)指出。

对地观测技术

虽然这种技术在天文观测中被证明是有效的,但它在观测地球及其环境方面也同样有用。Disaitek研发经理Grégory Châtel表示:“在开发这项技术的过程中,我们很快意识到其应用于其他问题的潜力,这些问题只需要少量数据就可以解决。”通过使用高分辨率的卫星图像,Disaitek现在正在使用这种人工智能来处理环境问题,特别是非法倾倒的检测。这一不断增加的灾祸没有以传统手段解决的明确办法。

期刊:天文学和天体物理学
DOI:10.1051 / 0004 - 6361/202141471
研究方法:新闻报道
研究主题:不适用
文章标题:缓解公交调查中的公交时序变化偏差。I.里弗斯:开普勒-1705附近一对共振超级地球的方法和探测
文章发表日期:2021年10月13日

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