Исследователи из Университета Людвига-Максимилиана, исследовательского центра ORIGINS Excellence Cluster, Института внеземной физики Общества Макса Планка (MPE) и Лаборатории науки о данных ORIGINS (ODSL) сделали значительный шаг вперёд в изучении атмосфер экзопланет. С применением нейронных сетей, базирующихся на физических данных (PINN), они сумели с высокой точностью смоделировать сложное рассеяние света в атмосферах экзопланет, что ранее было затруднительно.
Эта методика открывает новые горизонты для исследования атмосфер экзопланет, особенно в отношении воздействия облаков.
Когда экзопланета проходит перед своей звездой, она блокирует небольшую часть её света, и еще меньшая часть света проникает в атмосферу планеты. Это взаимодействие вызывает изменения в спектре, которые позволяют определить характеристики атмосферы, такие как химический состав, температура и наличие облаков.
Чтобы анализировать эти измеренные спектры, учёным необходимы модели, которые способны обработать миллионы синтетических спектров за короткое время. Только путем сравнения рассчитанных спектров с измеренными, астрофизики могут определить состав атмосферы наблюдаемых экзопланет.
Новые детализированные наблюдения, выполненные с помощью космического телескопа «Джеймс Уэбб» (JWST), требуют аналогичных детализированных и сложных атмосферных моделей.
Ключевым моментом в исследовании экзопланет является светорассеяние в атмосфере, особенно вызванное облаками. Ранее существовавшие модели не могли точно воспроизвести это явление, что приводило к погрешностям в спектральном анализе.
Нейронные сети предоставляют значительное преимущество, так как они могут эффективно решать сложные уравнения. В опубликованном исследовании учёные обучили две такие сети. Первая модель, не учитывающая рассеяние света, показала впечатляющую точность с относительными ошибками менее 1%.
Вторая модель включала приближения рэлеевского рассеяния — того же эффекта, который делает небо голубым на Земле. Несмотря на необходимость дальнейших улучшений, нейронная сеть смогла решить это сложное уравнение, что представляет собой важный шаг вперёд.
«Междисциплинарная синергия не только продвигает исследования экзопланет, но и открывает новые возможности для разработки ИИ-методов в физике. В будущем мы планируем ещё больше углубить сотрудничество, чтобы с высокой точностью моделировать светорассеяние облаками и максимально использовать потенциал нейронных сетей», — отметил ведущий автор исследования Дэвид Дальбуддинг из Университета Людвига-Максимилиана.
Источник: iXBT
