Künstliche Intelligenz in die Astronomie?
Illustration des Kepler-Detektors der NASAs. Die Sonde wurde im Jahr 2009 gestartet, um nach extrasolaren Planeten zu suchen. Illustration: WENDY STENZEL, AMES FORSCHUNGSZENTRUM / NASA
Autor: Nadia Drake
Zum ersten Mal in der Astronomie trainierten Wissenschaftler künstliche Intelligenz, um riesige Mengen von Daten zu scannen, die von Teleskopen gesammelt wurden, und das Ergebnis zeigte wirklich einen völlig neuen Planeten.
Der neu entdeckte Planet mit dem Codenamen "Kepler-90i" wurde in Daten versteckt, die von den Kepler-Detektoren der NASA gesammelt wurden. Der Planet, etwa 2500 Lichtjahre von der Erde entfernt, dreht sich um einen Stern mit sieben anderen Planeten. Daher hat das Kepler-90-System viele Ähnlichkeiten mit unserem Sonnensystem.
"Kepler hat uns bewiesen, dass die meisten Sterne Planeten haben", sagte Paul Hertz von der NASA auf einer Pressekonferenz, in der er die Entdeckung ankündigte. Heute hat Kepler bestätigt, dass Sterne wie unser Sonnensystem eine riesige Familie von Planeten haben.
Wenige Tage vor der Pressekonferenz hat der Medienfanatismus außerirdisches Leben entdeckt. Es überrascht nicht, dass die Nachrichten völlig unzuverlässig sind, aber es beweist, dass maschinelles Lernen uns helfen kann, mehr über den wahrscheinlichen aufregenden Planeten in der gesamten Galaxie zu erfahren.
Suche im Meer der Sterne
Die 2009 eingeführte Kepler-Sonde hat vier Jahre lang ein kleines Stück mit 150.000 Sternen am Himmel betrachtet. Seine Aufgabe ist es, nach winzigen Hindernissen für Sterne zu suchen, wenn der Planet vor dem Stern vorbeifliegt. Wenn Wissenschaftler solche winzigen Signale in ihren Daten finden, können sie die Größe eines Planeten herausfinden und wie weit er von seinem Elternstern entfernt ist.
Bis jetzt haben Kepler-Detektoren 2525 Planeten und mehr Planeten in ihren Daten entdeckt. Es ist jedoch nicht einfach, einen Planeten zu bestätigen. Für Menschen ist das manuelle Kämmen großer Mengen von Kepler-Daten eine unüberwindbare Aufgabe, da diese Daten etwa 10 potentielle Planetenbahnen enthalten. Außerdem ist das stellare Licht geschwächt, nicht notwendigerweise sind alle Planeten: stellare Sonnenflecken, Doppelsterne und andere Himmelskörper haben wahrscheinlich die gleiche Wirkung wie die Planeten, um Sterne zu überdecken.
Aus diesem Grund entschied Chris Shallue von der Google-Abteilung für künstliche Intelligenz, neuronale Netzwerke zu verwenden, um dieses Problem zu lösen. Früher wurde der maschinelle Lernansatz verwendet, um Doppler-Daten zu untersuchen und zu klassifizieren, jedoch war das neurale Netzwerk von Shallue in der Lage, robustere Algorithmen bereitzustellen.
Sallue sagte: "Als ich erfuhr, dass Kepler-Detektoren so viele Daten sammelten, dass Wissenschaftler sich nicht nur auf manuelle Überprüfungen verlassen konnten, wollte ich neuronale Netzwerke in der Astronomie verwenden. Unsere Idee war, diese Technologie in den Sternen zu verwenden um die Planeten um entfernte Sterne zu unterscheiden. "
Eröffnen Sie eine neue Perspektive der Beobachtung
Wie der Name andeutet, werden neuronale Netzwerke auf der Grundlage der Funktionsweise des menschlichen Gehirns konstruiert. Menschen können neuronale Netze trainieren, um Dinge zu identifizieren und zu klassifizieren, beispielsweise was Hunde von Katzen unterscheidet. Schließlich kann der Computer, nachdem er genug Proben durchgesehen hat, die Katzen und Hunde selbst sortieren.
Er trainierte ein neuronales Netzwerk, um den einzigartigen "Fingerabdruck" des Planeten zu erkennen. Er extrahierte 15.000 reale planetare Merkmale aus der Kepler-Datenbank und erlaubte dem neuronalen Netzwerksystem, den Unterschied zwischen dem Signal eines realen Planeten und einem Signal, das als Planet getarnt war, zu erkennen.
Danach ist die eigentliche Verifikationsstufe. Shalue und Andrew Vanderburg von der University of Texas ließen das System 670 Sterne untersuchen, von denen bekannt ist, dass sie Planeten besitzen, weil es mehr Planeten um diese Sterne geben könnte.
Dann geben sie Signale in das System ein, die nicht stark genug sind und nicht von Menschen gehandhabt werden können. In diesen Signalen identifizierte das neurale Netzwerksystem zwei neue Planeten. Die Ergebnisse wurden im Journal of Astronomy veröffentlicht.
"Die Signale dieser beiden Sterne sind schwach und alle vorherigen Suchen haben sie verfehlt", sagte Shalloue.
Ich muss immer noch neue Gebiete erkunden
Einer der Planeten ist der "Kepler-80g", der sechste bekannte Planet in der Galaxie. Kepler-80g ist ungefähr so ​​groß wie die Erde und braucht 14,6 Tage, um sich um seinen Mutterstern zu drehen, während sein Elternstern kleiner und röter ist als unsere eigene Sonne.
Das neuronale Netzwerk fand auch "Kepler-90i" heraus. Der Planet, etwas größer als die Erde, braucht zwei Wochen, um eine Revolution zu vollenden. Es ist der dritte felsige Planet, der in seiner Wirtsgalaxie gefunden wurde, während sein Mutterstern etwas größer und heißer ist als unsere eigene Sonne. In Kepler-90i gibt es zwei kleinere Planeten, während die außen rotierenden Planeten viel größer sind.
Diese Planeten sind groß, aber alle "klirren" zusammen: Der Abstand zwischen acht Planeten und ihrem Mutterstern ist der gleiche wie der der Erde.
Vanderburg sagte: "Ich möchte nicht zu einem Ort wie dem Kepler-90i, wo die Oberfläche wahrscheinlich sehr heiß ist und wir haben berechnet, dass es eine Durchschnittstemperatur von etwa 427 Grad Celsius hat."
Er fügte hinzu, dass auf der Kepler-90 möglicherweise mehr Planeten entdeckt werden könnten. Er und Shallue planen, alle Daten von Kepler in das neurale Netzwerksystem einzugeben und zu sehen, was ha