Российские учёные и NASA разработали алгоритм для поиска экзопланет

Научная группа NASA и участвующие в ней исследователи из Уральского федерального университета разработали алгоритм для нейросетей ExoMiner++, предназначенный для поиска и идентификации экзопланет путём анализа колебаний яркости звёзд, вызванных транзитами — падениями блеска буквально на доли процента, когда планета проходит по диску своей звезды. Система обучена на данных миссий Kepler и TESS, которые регистрируют тысячи звёздных транзитов, но многие из этих событий являются ложноположительными. ExoMiner++ распознаёт подлинные сигналы, изучая форму изменений яркости, поведение фона и другие ключевые параметры. Первоначальные результаты показали, что из 147 000 наблюдений система выявила 7 330 потенциальных экзопланет. Из 2 506 ранее отмеченных кандидатов только 1 797 были подтверждены. Исследователи планируют продолжить использование ExoMiner++ для анализа данных TESS и уточнения модели для будущих космических полётов. Проект был поддержан Министерством образования и науки России. «Первые результаты впечатляют: ExoMiner++ автоматически разобрал 147 тыс. транзитоподобных событий и выделил из них 7330 тех, что действительно могут быть экзопланетами. Остальные были признаны ложными. При этом модель не только пополнила каталог новыми объектами, но и пересмотрела старые записи. Например, из 2506 кандидатов, которые раньше считались многообещающими, она подтвердила лишь 1797. Это значит, что дальнейшие наблюдения можно направить туда, где вероятность найти настоящую планету высока», — рассказал соавтор исследования, специалист Коуровской астрономической обсерватории УрФУ Никита Чазов.