ИИ в архиве NASA TESS подтвердил 31 новую экзопланету и выявил сотню кандидатов

Астрономы нашли сотни новых миров. Но главная новость не в этом. Главное — как именно они их нашли. Машина сделала работу за людей. И сделала её лучше.

Речь об искусственном интеллекте, который «прочесал» архив телескопа NASA TESS. Результат — подтверждена 31 новая экзопланета. Плюс еще около сотни кандидатов, которые ждут проверки. Но цифры тут вторичны. Интереснее то, что именно нашел этот алгоритм.

Что не так с этими планетами?

Обычно астрономы ищут планеты по транзитному методу. Следят за звездой. Если ее блеск чуть-чуть падает — значит, что-то прошло на фоне диска. Это может быть планета. Но сигнал слабый. Легко пропустить. Особенно если планета маленькая или орбита у нее странная.

ИИ нашел именно такие объекты. Те, что люди проглядели бы в архивах. Например, ультракороткопериодные планеты. Они облетают свою звезду меньше чем за сутки. Адские миры. Раскаленная поверхность, год длится как один рабочий день. Раньше их считали редкостью. Теперь ясно — их просто плохо искали.

Еще одна находка — планеты из так называемой «нептуновой пустыни». Это зона возле звезды, где газовые гиганты размером с Нептун встречаются крайне редко. Считалось, что там они не выживают — слишком близко, звездный ветер сдувает атмосферу. Но ИИ нашел несколько таких миров. Значит, наши модели эволюции планет неполны. Возможно, они умеют «прятаться» или формироваться иначе.

Как это работает (и почему это прорыв)

В чем суть? TESS — это космический телескоп. Он смотрит на небо и делает снимки каждые 30 минут. За годы работы накопились петабайты данных. Человек физически не может просмотреть все. Даже команда ученых — нет.

ИИ обучали на уже известных транзитах. Он научился отличать сигнал планеты от шума: звездотрясений, вспышек, пролетающих астероидов. Потом его запустили на архив. И он выдал список кандидатов.

Важный нюанс: алгоритм не просто «угадал». Он дал вероятностную оценку. Для каждой находки — процент уверенности. Ниже 99% — отправляется на повторную проверку человеком. Это фильтр, который отсеивает ложные срабатывания.

По сути, мы получили конвейер по обнаружению планет. Раньше астроном тратил недели на анализ одной звезды. Теперь ИИ делает это за часы. И находит то, что глаз не заметит.

Мое личное наблюдение (и небольшая провокация)

Недавно я заметил странную вещь. В научных новостях постоянно пишут: «ИИ помог ученым». Как будто это младший ассистент, который подает кофе. На деле — ИИ уже диктует условия. Он находит то, что люди не искали. Он переопределяет, что считать «редким» или «невозможным».

Вот вам факт: большинство открытых экзопланет в ближайшие пять лет будут найдены именно алгоритмами. Человек останется только для финального подтверждения. И это нормально. Машина не устает. Машина не пропускает детали из-за того, что хочет спать.

Но есть и обратная сторона. Мы рискуем получить миллион кандидатов, которые никто не проверит. Телескопов не хватит. Ученых — тоже. ИИ породит информационный шум. И тогда нам придется учиться отсеивать не только ложные сигналы, но и «мусорные» открытия.

Что это значит для нас?

Прямо сейчас — ничего. Эти планеты находятся за сотни световых лет. Мы не полетим к ним. Но косвенно это меняет наше представление о Вселенной.

• Разнообразие миров оказалось выше. Есть планеты с орбитой в 8 часов. Есть газовые гиганты у самых звезд. Значит, теория формирования планет требует пересмотра.
• Метод поиска жизни ускорится. Если мы научим ИИ искать биосигнатуры (кислород, метан), это будет прорыв. Вместо того чтобы всматриваться в спектры, машина будет отсеивать миллионы вариантов за минуты.
• Парадокс «нептуновой пустыни». Если там есть планеты, значит, мы не понимаем, как работает миграция планет. Возможно, они не рождаются там, а «прилетают» позже. Или, наоборот, атмосфера у них не газовая, а какая-то иная.

Резюме от автора. ИИ не заменит астронома. Но он сделает его работу в сто раз эффективнее. 31 новая планета — это только начало. Через год мы будем говорить о тысячах. И главное — мы начнем находить не то, что ожидаем, а то, что существует на самом деле. А это всегда интереснее любых теорий.

По материалам: iXBT