Число известных науке экзопланет может утроиться благодаря новому алгоритму обработки данных

Международная команда астрономов с помощью алгоритма машинного обучения проанализировала кривые блеска более 83 миллионов звёзд из базы данных космического телескопа NASA «TESS» и выявила 11 554 кандидата в экзопланеты за один раз — если все они пройдут подтверждение, общее число известных планет за пределами Солнечной системы вырастет почти до 18 000, что втрое превышает нынешний показатель. Результаты исследования были опубликованы 20 апреля на платформе научных препринтов arXiv.

В основе открытия лежит метод транзитов: когда планета проходит перед своей звездой, её яркость чуть заметно падает. Новый алгоритм обработал кривые блеска ровно 83 717 159 звёзд, зафиксированных TESS — автоматическим космическим телескопом размером с автомобиль, который вращается на орбите Земли с 2018 года. Большинство этих звёзд прежде оставались вне поля зрения стандартных поисковых конвейеров.

Итог: из более чем 11 000 выявленных кандидатов 10 052 не были известны науке ранее. Именно их авторы называют «невозможными» — сигналы настолько слабые, что без автоматизации их обнаружение считалось практически нереальным.

Первая экзопланета была зафиксирована в 1995 году, и с тех пор их число медленно росло по мере развития технологий. В сентябре 2025 года астрономы сообщили, что число подтверждённых экзопланет превысило 6 000, а с тех пор к этому списку добавились ещё около 300.

Исследование выполнено группой учёных под руководством Дж. Т. Рота и Дж. Д. Хартмана при участии специалистов из нескольких международных организаций. Полное название научной работы — «The T16 Planet Hunt: 10 000 новых кандидатов в планеты по данным первого цикла TESS».

Для перевода кандидатов в статус подтверждённых планет потребуются наземные наблюдения и дополнительные измерения. До завершения рецензирования и верификации опубликованные данные носят предварительный характер. Тем не менее данное исследование демонстрирует, что машинное обучение способно переосмыслить масштабы поиска экзопланет в уже накопленных массивах астрономических данных.

Источник:Livescience