Четыре десятка звёзд, у которых с высокой вероятностью есть каменистые планеты в обитаемой зоне, с размерами близкими к земным, определил алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), предварительно обученный на смоделированном массиве данных о планетарных системах, 16 апреля сообщает портал space.com.

«Модель выявила 44 системы, в которых с высокой вероятностью могут находиться планеты, подобные Земле», — заявила Жанна Даву, астроном из Немецкого аэрокосмического агентства DLR.

Часто каменистые планеты, имеющие схожую с нашей планетой массу и находящиеся в обитаемой зоне своей звезды — обнаруживаются случайно. Астрономы хотели повысить шансы на обнаружение таких планет, но нуждались в более целенаправленных методах поиска.

Это побудило Даву разработать необходимый алгоритм. Как и все модели, основанные на алгоритмах машинного обучения, он должен был быть обучен на большой выборке данных. Однако проблема в том, что, хотя на данный момент открыто почти 6000 экзопланет, информация об этих мирах разрозненна. И в целом даже 6000 миров недостаточно для обучения алгоритма.

Даву и её коллеги из Бернского университета Ромен Эльтшингер и Янн Алибер обратились к другой модели, способной имитировать миры на основе всего, что мы знаем о планетарных системах. Бернская модель формирования и эволюции планет непрерывно разрабатывается в Бернском университете с 2003 года и постоянно совершенствуется по мере поступления новых данных.

Модель Берна выдала 53 882 смоделированные планетарные системы вокруг трёх различных типов звёзд. Модель для поиска впоследствии была обучена на этих данных. Убедившись в способности алгоритма распознавать корреляции, ученые применили его к реальным наблюдениям и получили 44 системы-кандидата, в которых высока вероятность существования планеты размером с Землю в обитаемой зоне своей звезды.

«Результаты впечатляют: алгоритм достигает точности до 0,99, что означает, что в 99% систем, идентифицированных моделью машинного обучения, есть хотя бы одна планета, похожая на Землю», — пояснила Даву.