Команда астрономов из Исследовательского центра Эймса, расположенного в Кремниевой долине, разработала специальную нейросеть ExoMiner, помогающую учёным сортировать данные, собранные телескопом Кеплер. Нейросеть нашла в данных 301 новую экзопланету. Результаты описаны в работе «ExoMiner: A Highly Accurate and Explainable Deep Learning Classier that Validates 301 New Exoplanets», опубликованной в журнале Astrophysical Journal.
Телескоп Кеплер собирает сигналы от потенциальных кандидатов на звание экзопланет. Эти экзопланеты обнаруживаются транзитным методом – проходя по диску своей звезды, они на время частично закрывают её от нас, что вызывает временный спад яркости. Подобным образом люди нашли уже 4569 планет. Однако все эти сигналы просеиваются вручную, а всего в базе Кеплера содержится более 100 000 кандидатов на экзопланеты.
Глубокие нейросети идеально подходят для задач подобного рода. При достаточном количестве обучающего материала они способны автоматически сортировать изображения и другие данные. Нейросеть ExoMiner работает на суперкомпьютере НАСА «Pleiades», и способна отличать реальные экзопланеты от ложно-положительных сигналов.
