NASA、301個の新たな系外惑星の発見を発表

NASAの科学者らは最近、さらに301個の系外惑星（太陽系外にあり、遠方の恒星を周回する惑星）の発見を明らかにした。これにより、1990年代半ばの最初の発見以来、すでに発見され検証されている系外惑星4,569個を含むリストに、この新しいバッチが加わった。科学者たちはどのようにしてこれほど多くの系外惑星を一度に発見することができたのでしょうか?強力な人工知能ツール ExoMiner を通じて!

ExoMiner は新しいディープ ニューラル ネットワークです。これらのタイプのニューラル ネットワークは、大量のデータ セットからタスクを自動的に学習できる強力な機械学習ツールです。

ExoMiner ネットワーク アーキテクチャの構築は、経験豊富な科学者が新しい太陽系外惑星を確認するために使用するいくつかのテストと特性からインスピレーションを受けています。このネットワークは、確認された系外惑星といわゆる「詐欺師」、つまり誤検知の過去の例の歴史に基づいて訓練されました。

NASA の Pleiades スーパーコンピューターと組み合わせることで、ExoMiner は、実際の系外惑星とさまざまなタイプの誤検知を簡単かつ迅速に区別できます。その結果、 ExoMiner は、データを探索し、何が惑星で何が惑星でないのかを解読することを専門とする天文学者の研究を補完する強力なツールとなります。

この研究を担当した研究チームが発表した記事によると、ExoMiner は NASA のケプラーおよび K2 ミッション (ケプラーに続くミッション) によって収集された情報を使用しました。これらのミッションからのデータを詳細に分析することは、その視野に数千の星があり、それぞれの星が複数の系外惑星をホストできるため、非常に時間と労力がかかる作業です。そこで科学者の作業を容易にするために ExoMiner が登場します。

ExoMiner は系外惑星を区別するための正確で一貫したツールであることに加えて、ほとんどの深層学習ネットワークとは異なりブラック ボックスではないため、科学者はアルゴリズムがどのように分類を行ったかを理解できます。 NASA エイムズ研究センターの系外惑星科学者、ジョン ジェンキンス氏は次のように述べています。「データのどの特徴が ExoMiner に惑星を拒否または確認させるかを簡単に説明できます。」

ExoMiner は、ケプラー アーカイブにある可能性のある (または候補の) 惑星の残りのセットからのデータを使用して、301 個の惑星を発見しました。 ExoMiner が登場するまでは、誰もそれらを惑星として検証できませんでした。 NASA によると、これら 301 個の惑星はいずれも地球に似た性質を持たず、親星のハビタブルゾーン内にもありません。しかし、それらは私たちの銀河系の近隣に確認されている系外惑星の一般集団と同様の特徴を共有しています。