Машинное обучение поможет ученым найти экзопланеты, подобные Земле
Разработан алгоритмМеждународная группа ученых разработала новый алгоритм на основе нейронных сетей, который поможет астрономам обнаруживать землеподобные экзопланеты. Используя данные метода радиальной скорости, исследователи стремятся разработать более эффективные методы обнаружения таких планет.
© Ferra.ru
Эксперты отмечают, что машинное обучение становится все более эффективным инструментом для анализа больших объемов данных в научной области. Алгоритм разработчиков успешно обнаруживает экзопланеты, имеющие потенциальные орбитальные периоды от нескольких дней до нескольких сотен дней.
Хотя данное исследование сфокусировано на обнаружении землеподобных экзопланет методом радиальной скорости, ученые также отмечают, что дополнительные данные, включая время транзита и фотометрию, могут быть использованы для этой цели. Планируемый к запуску в 2026 году космический телескоп PLATO, разработанный Европейским космическим агентством, будет иметь возможность обнаружить множество землеподобных экзопланет в Млечном Пути.