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인공 지성 으로 그만큼 천문학?

2020-01-08
NASA 케플러 탐지기의 그림. 탐사선은 2009 년에 발사되어 외계 행성을 찾습니다. 일러스트레이션 : WENDY STENZEL, AMES 연구 센터 / NASA
저자 : 나디아 드레이크
천문학에서 처음으로 과학자들은 인공 지능을 훈련시켜 망원경으로 수집 된 방대한 양의 데이터를 선별했으며 그 결과 완전히 새로운 행성을 발견했습니다.
"Kepler-90i"라는 코드 명으로 새롭게 발견 된 행성은 NASA의 케플러 감지기에 의해 수집 된 데이터에 숨겨져 있습니다. 지구에서 약 2,500 광년 떨어져있는 행성은 7 개의 다른 행성과 함께 별 주위를 돌고 있습니다. 따라서 Kepler-90 시스템은 태양계와 많은 유사점을 가지고 있습니다.
폴 헤르츠 (Paul Hertz) NASA의 폴 허츠 (Paul Hertz)는“Kepler는 우리처럼 대부분의 별들이 행성을 가지고 있음을 증명했다”고 밝혔다. 오늘날 케플러는 태양계와 같은 별들이 거대한 행성 군을 가지고 있음을 확인했습니다.
기자 회견 며칠 전에 미디어 광신주의는 외계 생명체를 감지했을 수 있습니다. 놀랍게도이 뉴스는 완전히 신뢰할 수 없지만, 머신 러닝이 우리가 은하계 전체에서 흥미 진진한 행성에 대해 더 많이 배우는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 입증합니다.
별 바다에서 검색
2009 년에 발사 된 케플러 탐사선은 4 년 동안 하늘에서 150,000 개의 작은 별을 바라 보았습니다. 그것의 임무는 행성이 별 앞에서 지나갈 때 별에 대한 작은 장애물을 찾는 것입니다. 과학자들이 데이터에서 이러한 작은 신호를 발견하면 행성의 크기와 부모 별과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알아낼 수 있습니다.
지금까지 케플러 탐지기는 데이터에서 2525 개의 행성과 더 많은 행성이 발견되었음을 확인했습니다. 그러나 행성을 확인하는 것은 쉽지 않습니다. 사람에게는 많은 양의 케플러 데이터를 수동으로 빗질하는 것이 불가피한 과제입니다. 또한, 별의 빛이 약화 된 것은 아니지만, 모든 행성이 반드시 그런 것은 아닙니다. 별의 흑점, 이진 별 및 다른 천체는 별을 덮는 행성과 동일한 효과를 가질 가능성이 있습니다.
이 때문에 Google 인공 지능 부서의 Chris Shallue는이 문제를 해결하기 위해 신경망을 사용하기로 결정했습니다. 이전에는 기계 학습 방식을 사용하여 도플러 데이터를 스크리닝하고 분류했지만 Shallue의 신경망은보다 강력한 알고리즘을 제공 할 수있었습니다.
Shallue는 "케플러 검출기가 과학자들이 수동 검토에만 의존 할 수없는 많은 양의 데이터를 수집했다는 것을 알게되었을 때 천문학에서 신경망을 사용하고 싶었습니다. 우리의 아이디어는이 기술을 사용하는 것이 었습니다. 먼 별 주위의 행성을 구별하기 위해
관찰의 새로운 관점을 열어 라
이름에서 알 수 있듯이 신경망은 인간 두뇌의 작동을 기반으로 구성됩니다. 인간은 신경망을 훈련시켜 개와 고양이를 구별하는 것과 같은 것을 식별하고 분류 할 수 있습니다. 결국, 충분한 샘플을 조사한 후, 컴퓨터는 고양이와 개를 스스로 분류 할 수 있습니다.
Shallue는 지구의 독특한 "지문"을 인식하기 위해 신경망을 훈련 시켰습니다. 그는 Kepler 데이터베이스에서 15,000 개의 실제 행성 특징을 추출하여 신경망 시스템이 실제 행성의 신호와 행성으로 위장한 신호의 차이를 식별 할 수있었습니다.
그 후 실제 확인 단계입니다. 텍사스 대학의 Shallue와 Andrew Vanderburg는이 별 주위에 더 많은 행성이있을 수 있기 때문에이 시스템은 행성을 소유하고있는 것으로 알려진 670 개의 별을 면밀히 조사하게했습니다.
그런 다음, 충분히 강하지 않고 사람이 처리 할 수없는 시스템 신호를 입력합니다. 이 신호에서 신경망 시스템은 두 개의 새로운 행성을 식별했습니다. 결과는 천문학 저널에 발표되었습니다.
Shallue는 "이 두 별의 신호는 약하고 이전의 모든 검색에서 누락되었다"고 말했다.
여전히 새로운 영역을 탐험해야합니다
행성 중 하나는 은하계에서 6 번째로 알려진 행성 인 "Kepler-80g"입니다. Kepler-80g는 지구 크기와 비슷하며 부모 별 주위를 돌 때 14.6 일이 걸리며 부모 별은 우리 태양보다 작고 붉습니다.
신경망은 또한 "Kepler-90i"를 발견했습니다. 지구보다 약간 큰 행성은 혁명을 완료하는 데 2 ​​주가 걸립니다. 그것은 호스트 은하에서 발견 된 세 ​​번째 암석 행성이며, 부모의 별은 우리 태양보다 약간 크고 뜨겁습니다. 케플러 -90i 내부에는 두 개의 작은 행성이 있고 바깥으로 회전하는 행성은 훨씬 더 큽니다.
이 행성들은 크기는 크지 만 모두 "모여"있습니다. 8 개의 행성과 부모 별 사이의 거리는 지구의 거리와 같습니다.
Vanderburg는 다음과 같이 말했습니다 : "표면이 매우 뜨거울 수있는 Kepler-90i와 같은 곳으로 가고 싶지 않습니다. 우리는 평균 기온이 약 427 도인 것으로 계산했습니다."
또한 케플러 -90에는 더 많은 행성이 발견 될 것이라고 덧붙였다. 그와 Shallue는 모든 Kepler의 데이터를 신경망 시스템에 입력하고 어떤 일이 발생하는지 확인할 계획입니다.
그러나 인간 천문학 자 대신 컴퓨터에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
NASA의 Jessie Dotson은 다음과 같이 말합니다. "이 작업이 천문학 자로 이루어져야한다는 것을 배제해서는 안되며, 먼저 기계 학습을 훈련하기 위해 초기 분류를해야 사람보다 더 많은 신호를 처리 할 수 ​​있습니다. "