Двойники Земли: сколько их в Млечном Пути

Международная команда астрономов разработала инновационный алгоритм машинного обучения, способный с высокой точностью выявлять потенциально обитаемые экзопланеты.

Как сообщается, после завершения этапа обучения искусственный интеллект (ИИ) идентифицировал около четырех десятков реальных звездных систем, в зонах обитаемости которых с большой вероятностью могут находиться каменистые планеты, подобные нашей Земле.

“Близнецы” Земли

"Разработанная нами модель выявила 44 звездные системы, которые с высокой степенью вероятности могут скрывать еще не обнаруженные планеты, схожие по своим характеристикам с Землей”, – заявила соавтор исследования Жанна Даву из Немецкого аэрокосмического агентства DLR, – “Дальнейшее углубленное изучение подтвердило теоретическую возможность существования землеподобных планет в этих системах."

В астрономии термин "землеподобные планеты" обозначает миры, которые обладают массой, сравнимой с массой Земли, и вращаются вокруг своей звезды в так называемой "зоне обитаемости". Она представляет собой область космического пространства вокруг звезды, где температура поверхности планеты теоретически позволяет существовать жидкой воде – ключевому ингредиенту для жизни в том виде, в котором мы ее знаем.

Лишь каждая десятая

На сегодняшний день усилиями различных космических телескопов и наземных обсерваторий было открыто уже около 6000 экзопланет. Однако, несмотря на впечатляющее число открытий, детальному изучению подверглось менее 10% этих далеких миров. Одной из главных причин такого дисбаланса является колоссальный объем данных, который необходимо анализировать, а также ограниченные ресурсы астрономов и доступное оборудование.

Кроме того, поток новых открытий экзопланет практически не иссякает, что еще больше усложняет задачу их всестороннего исследования. Для того чтобы облегчить трудоемкий процесс поиска потенциально обитаемых миров, команда Жанны Даву разработала алгоритм машинного обучения. Парадоксально, но даже данные о 6000 уже известных экзопланетах оказались недостаточными для полноценного обучения искусственного интеллекта. Тем не менее, ученым удалось создать самообучающуюся систему, способную эффективно выявлять землеподобные планеты на основе косвенных признаков, получаемых при наблюдении за звездными системами.

Источник