Исследовательская команда из Бернского университета и Национального центра компетенции в исследованиях (NCCR) PlanetS разработала инновационную модель машинного обучения, способную предсказывать существование планетных систем с планетами, похожими на Землю. Эта модель может значительно ускорить поиск потенциально обитаемых миров за пределами Солнечной системы, что открывает новые перспективы в изучении экзопланет и астробиологии.
Модель машинного обучения, разработанная командой ученых, основана на алгоритме, обученном распознавать закономерности в данных, связанных с формированием и эволюцией планет. В качестве обучающей выборки использовались синтетические данные, сгенерированные «Моделью Берна» – одной из наиболее продвинутых теоретических моделей, описывающих процессы планетообразования. Эта модель, разрабатываемая в Бернском университете с 2003 года, учитывает множество физических факторов, включая динамику протопланетных дисков, аккрецию вещества и миграцию планет.
Ключевой особенностью нового алгоритма является его высокая точность: в 99% случаев он корректно идентифицирует системы, в которых могут находиться планеты земного типа. Это достигается за счет анализа взаимосвязей между свойствами звезды, структурой планетной системы и вероятностью формирования каменистых планет в зоне обитаемости.
Применение к реальным данным
После обучения модель была протестирована на реально наблюдаемых экзопланетных системах. В результате анализа выделено 44 системы, в которых с высокой вероятностью могут находиться пока не обнаруженные планеты земного типа. Последующее теоретическое моделирование подтвердило, что условия в этих системах действительно благоприятны для формирования подобных Земле миров.
Разработка этой модели особенно важна для предстоящих космических миссий, таких как PLATO (ESA) и концептуальный проект LIFE, направленных на поиск и изучение экзопланет. Использование машинного обучения позволяет оптимизировать процесс поиска, сокращая время на анализ данных и повышая вероятность обнаружения потенциально обитаемых планет.
Кроме того, данное исследование демонстрирует эффективность комбинации теоретических моделей (таких как «Модель Берна») с современными методами искусственного интеллекта. Такой подход может быть применен и в других областях астрофизики, где требуется обработка больших объемов данных и сложное моделирование.
Перспективы и выводы
Это исследование представляет собой значительный шаг вперед в поиске жизни за пределами Солнечной системы. Авторы подчеркивают, что их модель не только ускоряет обнаружение экзопланет, но и помогает сосредоточить усилия на наиболее перспективных системах. В долгосрочной перспективе это может привести к открытию планет с условиями, пригодными для жизни, и, возможно, к первому обнаружению биосигнатур в атмосферах экзопланет.
Таким образом, работа команды Бернского университета и NCCR PlanetS открывает новые горизонты в исследовании экзопланет и приближает науку к ответу на один из фундаментальных вопросов: одиноки ли мы во Вселенной.