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深層学習により、人間の天文学者が見逃した2つの太陽系外惑星が見つかりました
ダニエル・ファブリッキー| NASA
他の星を周回する惑星の探索は、産業規模に達しています。天文学者はそれらの4,000以上を発見し、その半分以上はこの目的のために設計された軌道を回る天文台であるケプラー宇宙望遠鏡からのデータを使用しています。
2009年に打ち上げられたケプラーは、何ヶ月にもわたって固定された視野を観察し、星の前を移動する惑星によって引き起こされる星の明るさの小さな周期的な変化を探しました。
しかし、2012年に、宇宙船の4つのリアクションホイールの1つが故障したときに、ミッションは問題にぶつかりました。これらの車輪は航空機を安定させ、特定の方向に正確に向けることができます。 2013年、2番目のリアクションホイールが故障し、ミッションが危険にさらされました。
修正として、エンジニアは、不自由な宇宙船がより低い精度とより多くのノイズでデータを収集し続ける方法を考案しました。彼らはミッションのこの部分をK2と呼びました。天文学者はK2データで新しい太陽系外惑星を見つけ続けましたが、以前よりもはるかに低い速度でした。
それは彼らを興味深い可能性に導きました。明らかに、太陽系外惑星の署名はまだ存在している必要がありますが、余分なノイズのために見落とされていました。誰かがこのノイズを体系的に除去し、結果として生じる信号を研究する方法を見つけることができれば、逃した太陽系外惑星が明らかになる可能性があります。
テキサス大学オースティン校のAnneDattiloと同僚に参加してください。彼らは、このデータ分析を自分で実行できるAstroNet-K2と呼ばれる深層学習ニューラルネットワークを作成しました。研究者たちは、それがK2データのマイニングのプロセスを劇的にスピードアップし、経験豊富な天文学者が見逃していた太陽系外惑星さえ発見したと言います。
太陽系外惑星を発見するプロセスには、いくつかの段階があります。まず、天文学者は各星の光度曲線を抽出し、時間の経過とともにその明るさを示す必要があります。次に、各曲線を調べて、時間の経過とともにどのように変化するかを確認します。
ニューラルネットワークはまさにこのプロセスを実行してから、データセットをフィルタリングします。たとえば、太陽系外惑星は親星に比べて小さいため、変動が3％を超える光度曲線は、連星系と呼ばれます。光の変化も太陽系外惑星を示すために周期的でなければならないので、単一の変化も無視することができます。
このようにして、ニューラルネットワークは誤検知の大部分を除外します。 AstroNet-K2は、太陽系外惑星と誤検知の分類に非常に成功しており、テストセットで98％の精度を示しています、とDattiloと共同で述べています。
チームがノイズの多いK2データを処理するためにそれを配置したとき、それはすぐに2つの太陽系外惑星を発見しました。 2016年12月から2017年3月の間に、火星はケプラーの視野を通過しました。赤い惑星は背景の星と比較して特に明るいので、太陽系外惑星の特徴を隠すあらゆる種類の散乱光とノイズを導入します。
しかし、これが人間の天文学者を混乱させている間、AstroNet-K2はすぐに新しい太陽系外惑星の特徴を発見しました。 1つ目は、13日ごとに太陽のような星を周回する揮発性のエンベロープを持つスーパーアースサイズのふくらんでいる惑星です。表面温度は約750℃です。
2つ目は、太陽のような星を周回している岩の多いスーパーアースの惑星ですが、周期はわずか3日です。そのため、はるかに近く、高温になります。約1,400°Cで、アルミニウムを溶かすのに十分な高温です。
この研究は、太陽系外惑星の狩猟に関連する作業の多くを自動化する可能性を秘めています。大きな利点の1つは、マシンベースの検出が人間が示すのと同じ種類のバイアスに悩まされないことです。
そのため、AstroNet-K2は、銀河のさまざまな領域をまったく同じ方法で研究し、さまざまな環境で形成された星を調べることができます。この結果により、天文学者はこれらの領域で太陽系外惑星の個体数がどのように異なるかを研究できるはずです。
もちろん、AstroNet-K2は完璧ではありません。それは、新しい発見を指し示す可能性のある興味深いものを認識して無視するように訓練された太陽系外惑星の署名のみを見つけます。したがって、それでも人間による監視が必要です。
人間は、機械が誤って分類する、または興味深いものとして認識しないという異常な信号を認識するのが得意です。これは、宇宙の興味深く奇妙な側面を発見するために重要です、とDattiloと共同研究者は言います。したがって、天文学者はまだ新しい仕事を探し始める必要はありません。
参照： arxiv.org/abs/1903.10507 ：ディープラーニングによる太陽系外惑星の識別II：K2データのニューラルネットワークによって発見された2つの新しいスーパーアース