Цифровой Коперник: уральская нейросеть переписала карту галактики
В истории астрономии много открытий, которые кардинально изменили картину мира. Так было, когда Галилей направил телескоп на Юпитер, когда Кеплер вывел законы движения планет, когда первые приборы зафиксировали радиосигналы далеких звезд. Сегодня главным исследователем галактики стал не человек, а алгоритм из научных лабораторий Урала.
Тайны далеких звезд
Ученые Коуровской обсерватории Уральского федерального университета (УрФУ) в составе научной группы NASA Ames создали нейросеть, которая помогает разбираться в массивах астрономических измерений и находить среди них настоящие планеты, скрытые в слабых и едва различимых изменениях блеска звезды. Алгоритм, который назвали ExoMiner++, обучили на данных миссии Kepler и миссии TESS, где большинство объектов проверены и надежно классифицированы. Эти космические телескопы NASA ищут экзопланеты (планеты вне Солнечной системы) с помощью метода транзитов (изменения яркости звезды). Когда планета проходит между телескопом и своей звездой, блеск последней временно уменьшается.
Нейросеть, проанализировав 147 тысяч транзитоподобных событий, обнаружила 7330 ранее неизвестных экзопланет. Результат не просто впечатляет масштабом – он существенным образом меняет представления о «населенности» Вселенной.При этом модель не только пополнила каталог новыми объектами, но и пересмотрела старые записи. Например, из 2506 кандидатов, которые раньше считались многообещающими, она подтвердила лишь 1797.
Технологии в роли сыщика
Первые экзопланеты были обнаружены лишь в конце XX века, и их нахождение требовало ювелирной точности и терпения. Затем наступила эра космических телескопов, таких как NASA Kepler и TESS. Они «затопили» ученых терабайтами данных – кривыми блеска миллионов звезд, где крохотное периодическое падение яркости могло указывать на прохождение планеты. Вручную анализировать этот массив стало физически невозможно. И тогда на помощь пришел искусственный интеллект.
Пионером стала нейросеть от Google, которая отыскала в архиве «Кеплера» две ранее пропущенные планеты. Затем алгоритмы научились отфильтровывать звездную «рябь» и шумы аппаратуры, выискивая неуловимые сигналы. Каждый такой проект увеличивал каталог экзопланет на десятки и сотни позиций. Однако результат уральских исследователей – 7330 новых миров – это качественный скачок. Это говорит о том, что их нейросеть обладает принципиально новой архитектурой или методикой обучения, позволяющей с беспрецедентной эффективностью находить следы даже самых мелких и далеких планет.
Новая статистика Вселенной
Основная цель поиска экзопланет – понять, насколько уникальна наша Солнечная система и, в частности, планета Земля. NASA официально сообщило, что число подтвержденных экзопланет превысило 6 тысяч. И еще более 8 тысяч кандидатов в экзопланеты ждут подтверждения или опровержения открытия. Будущие космические обсерватории, такие как JWST (James Webb Space Telescope) или планируемый PLATO, будут искать не вслепую. У них появится готовый, невероятно обширный список приоритетных целей.
Исследователи планируют использовать ExoMiner++ для анализа новых данных TESS и адаптировать его для будущих миссий. Нейросеть станет основным инструментом для поиска новых миров вокруг далеких звезд. Алгоритм, нашедший тысячи планет, – это прообраз будущего науки, где человек ставит задачу, а искусственный интеллект помогает найти путь к ее решению в лабиринтах бесконечных данных. Карта галактики только что стала значительно теснее и, как ни парадоксально, необъятнее. И теперь у человечества есть 7330 новых адресов, куда стоит направить свой поиск и свое воображение.
