La NASA a déclaré avoir utilisé une nouvelle méthode technique pour aider à confirmer l’existence de 301 nouvelles exoplanètes.
Les exoplanètes sont des planètes qui orbitent autour d’étoiles autres que le Soleil. Avant les découvertes récentes, la NASA a confirmé l’existence de plus de 4 569 de ces planètes. Des milliers d’autres exoplanètes « candidates » ont été identifiées. Mais cela nécessite une étude complémentaire.
Il est difficile pour les télescopes d’identifier les exoplanètes. L’une des raisons est que la lumière vive des étoiles en orbite autour d’elles peut les masquer. Le processus de recherche peut inclure la recherche de creux dans le niveau de lumière des étoiles. Ces gouttelettes peuvent être causées par le passage d’une planète devant une étoile.
La NASA a utilisé deux télescopes spatiaux pour confirmer l’existence de milliers d’exoplanètes. Le télescope spatial Kepler a été lancé en 2009 et a continué à fonctionner jusqu’en octobre 2018. À cette époque, la NASA annoncer La retraite de Kepler était due au fait que le vaisseau spatial « a manqué de carburant pour d’autres opérations scientifiques ».
Un autre télescope spatial est appelé Transiting Exoplanet Reconnaissance Satellite, ou TESS. La NASA a lancé TESS en avril 2018 pour s’appuyer sur les observations de Kepler. TESS continue de fonctionner aujourd’hui.
La confirmation par la NASA de 301 nouvelles exoplanètes était basée sur les données collectées par le télescope spatial Kepler. Les données ont été traitées par un système d’apprentissage automatique appelé ExoMiner.
Les systèmes d’apprentissage automatique sont une forme de L’intelligence artificielle (Amnesty International). Ils sont formés pour apprendre une tâche au fil du temps en leur fournissant des quantités massives de données.
Dans ce cas, la NASA a déclaré avoir utilisé une méthode d’apprentissage automatique pour examiner les données existantes afin d’identifier les véritables exoplanètes de ce qu’on appelle « escrocs. «
ExoMiner est alimenté par des données collectées lors d’efforts antérieurs pour confirmer ou exclure des exoplanètes potentielles. Le système est conçu pour utiliser les mêmes méthodes que les experts humains utilisent pour confirmer de nouvelles exoplanètes.
La NASA a déclaré que le système fournit une assistance indispensable aux scientifiques qualifiés pour confirmer l’existence de telles planètes. Les télescopes spatiaux de l’agence collectent des données sur des milliers d’étoiles. C’est un grand effort pour les humains d’examiner autant d’étoiles. ExoMiner est conçu pour alléger cette charge et améliorer Santé Identifier de nouvelles exoplanètes.
John Jenkins, un scientifique des exoplanètes au centre de recherche Ames de la NASA en Californie. Dans un communiqué, a-t-il déclaré, ExoMiner offre des améliorations significatives par rapport aux autres programmes d’apprentissage automatique utilisés pour identifier les exoplanètes dans le passé.
La principale raison à cela, a déclaré Jenkins, est que le nouveau système permet aux scientifiques de confirmer facilement les résultats d’ExoMiner.
« Il n’y a pas de mystère sur la raison pour laquelle il a décidé que quelque chose était une planète ou non », a-t-il déclaré. « Nous pouvons facilement expliquer Caractéristiques Dans les données, ExoMiner conduit au rejet ou à la confirmation d’une planète.
Le système d’apprentissage automatique a été développé et testé par des chercheurs de la NASA et des partenaires d’équipes internationales. Il était décris le Grâce à un article publié dans Journal d’Astrophysique.
L’article montre qu’ExoMiner a découvert 301 exoplanètes à partir d’une liste restreinte basée sur les données du télescope spatial Kepler. Elles ont été identifiées et annoncées comme des exoplanètes potentielles par des scientifiques du Kepler Science Operations Center. Mais la NASA a déclaré que les chercheurs humains n’avaient pas été en mesure de le confirmer.
« Quand ExoMiner dit que quelque chose est une planète, vous pouvez être sûr que c’est une planète », a déclaré Hamid Valizadegan. Il est le chef de projet ExoMiner et supervise les opérations d’apprentissage automatique au Consortium de recherche spatiale des universités à Ames Center.
Valizadegan a ajouté que le système est « à certains égards plus fiable« Des méthodes d’apprentissage automatique actuelles et des experts humains. L’une des raisons à cela est qu’ExoMiner est exempt de tout », a-t-il déclaré.les préjugés« qui peut affecter les processus d’identification humaine.
L’équipe de la NASA a déclaré qu’elle prévoyait de s’appuyer sur le succès d’ExoMiner en étendant le système. L’objectif sera d’inclure les données de TESS et des futurs télescopes visant à découvrir de nouvelles exoplanètes.
Je suis Brian Lynn.
Brian Lane a écrit cette histoire pour VOA Learning English, basée sur des rapports de la NASA et de The Astrophysical Journal. Mario Ritter Jr. était l’éditeur.
Nous voulons de vos nouvelles. Écrivez-nous dans la section commentaires, et Visitez notre page Facebook.
__________________________________________________
Les mots de cette histoire
L’intelligence artificielle – n.m. Un domaine de l’informatique qui consiste à donner aux machines la capacité de sembler avoir une intelligence humaine
Jongleur – n.m. Quelqu’un se faisant passer pour quelqu’un d’autre pour tromper les gens
Santé – n.m. vrai ou exact
Caractéristique – n.m. Une qualité typique ou une partie importante de quelque chose
fiable – Il peut être digne de confiance ou crédible
biais, tendance – n.m. Biais pour ou contre une personne ou un groupe par rapport à autre chose