ხელოვნურმა ინტელექტმა შორეულ ვარსკვლავთან 8 ეგზოპლანეტა აღმოაჩინა - NASA-ს პრესკონფერენციის დეტალები
ხელოვნურმა ინტელექტმა შორეულ ვარსკვლავთან 8 ეგზოპლანეტა აღმოაჩინა - NASA-ს პრესკონფერენციის დეტალები

ჩვენს მზის სისტემას კიდევ ერთი ნათესავი გამოუჩნდა. დედამიწიდან 2 545 სინათლის წლის მანძილზე მდებარე მზის მსგავს ვარსკვლავ კეპლერ-90-თან აღმოჩენილია რვა პლანეტა. ეგზოპლანეტები NASA-ს კეპლერის კოსმოსური ტელესკოპის მონაცემების შესწავლისას აღმოაჩინეს.

კეპლერ 90i — მცხუნვარე კლდოვანი პლანეტა, რომელიც დედავარსკვლავს ყოველ 14,4 დღეში ერთხელ უვლის გარს, Google-ის მანქანური სწავლების (machine learning) გამოყენებით აღმოაჩინეს. მანქანური სწავლება არის მიდგომა ხელოვნურ ინტელექტთან, რომელშიც კომპიუტერი „სწავლობს“. ამ შემთხვევაში, კომპიუტერებმა ისწავლეს კეპლერის მონაცემებში ისეთი მაგალითების იდენტიფიცირება, რომლებშიც ტელესკოპს ჩაწერილი აქვს მზის სისტემის მიღმა არსებულ პლანეტათა, ანუ ეგზოპლანეტათა სიგნალები.

„როგორც ველოდით, კეპლერის მიერ გამოგზავნილ მონაცემებში იმალება მრავალი ამაღელვებელი აღმოჩენა, რომლებიც დღის სინათლეზე გამოსასვლელად შესაფერის ხელსაწყოებს ან ტექნოლოგიებს ელიან. ეს აღმოჩენა გვაჩვენებს, რომ ჩვენი მონაცემები ნამდვილი განძეულის საუნჯე გახდება მომავალი წლების ინოვაციური კვლევებისთვის“, — ამბობს NASA-ს ასტროფიზიკური განყოფილების დირექტორი პოლ ჰერცი.

აღმოჩენა მას შემდეგ გაკეთდა, რაც მკვლევრებმა — კრისტოფერ შალუმ და ენდრიუ ვანდერბურგმა კომპიუტერს „შეასწავლეს“ თუ როგორ მოეხდინა ეგზოპლანეტათა იდენტიფიცირება კეპლერის მიერ გამოგზავნილ სინათლის ჩანაწერებში — უმცირესი ცვლილება სიკაშკაშეში, რომელიც ფიქსირდება მაშინ, როდესაც პლანეტა ვარსკვლავის წინ ჩაივლის, რასაც ტრანზიტსაც უწოდებენ.

ეს ხელოვნური „ნერვული ქსელი“ შთაგონებულია იმ გზით, რომლითაც ნეირონებია დაკავშირებული ადამიანის ტვინში. სწორედ მან გაფილტრა კეპლერის მონაცემები და იპოვა ტრანზიტის სუსტი სიგნალები, რომლებიც ვარსკვლავ კეპლერ 90-ის გარშემო მოძრავ ჩვენთვის მანამდე უცნობი პლანეტებიდან მოდიოდა. ეს ვარსკვლავი გველეშაპის თანავარსკვლავედის მიმართულებით მდებარეობს.

მიუხედავად იმისა, რომ მანქანური სწავლება აქამდეც გამოიყენებოდა კეპლერის მონაცემთა ბაზის კვლევაში, ეს კონკრეტული კვლევა ნათლად გვიჩვენებს, რომ ნერვული ქსელი იმედისმომცემი ხელსაწყოა შორეულ პლანეტათა უსუსტეს სიგნალთა საპოვნელად.

სხვა პლანეტური სისტემები სიცოცხლისათვის ხელსაყრელობის თვალსაზრისით ბევრად უფრო იმედისმომცემია, ვიდრე კეპლერ-90.

დედამიწაზე დაახლოებით 30%-ით დიდი პლანეტა კეპლერ-90i იმდენად ახლოსაა თავის ვარსკვლავთან, რომ მისი ზედაპირის ტემპერატურა უნდა იყოს დაახლოებით 427 °C, მერკურის მსგავსად. ყველაზე შორს არსებული პლანეტა კეპლერ 90h, დედავარსკვლავთან ზუსტად იმავე მანძილიდან მოძრაობს, როგორც დედამიწა მზისგან.

„ვარსკვლავური სისტემა კეპლერ 90 დაახლოებით ჩვენი მზის სისტემის მინი ვერსიაა. პატარა პლანეტები თავმოყრილია შიგნით, დიდები კი გარეთ. თუმცა ყველა მათგანი ჩაჭედილია გაცილებით ახლოს“, — ამბობს NASA-ს მკვლევარი, ოსტინის ტეხასის უნივერსიტეტის ასტრონომი ენდრიუ ვანდერბურგი.

კეპლერის მონაცემების ნერვული ქსელით დამუშავების იდეა გაუჩნდა Google-ის ხელოვნური ინტელექტის ჯგუფის პროგრამული უზრუნველყოფის უფროს ინჟინერს, კრისტოფერ შალუს. ეგზოპლანეტათა აღმოჩენით იგი მას შემდეგ დაინტერესდა, რაც შეიტყო, რომ ასტრონომია, მეცნიერების სხვა დარგთა მსგავსად, სწრაფად ხდება მონაცემებით გადატვირთული, კოსმოსიდან მონაცემთა შეგროვების ტექნოლოგიათა წინსვლის კვალდაკვალ.

„თავისუფალ დროს, ხშირად ‘ვგუგლავდი’ შემდეგ ფრაზას — „ეგზოპლანეტათა პოვნა მონაცემთა დიდ წყებაში“, რის შედეგადაც შევიტყვე კეპლერის მისიისა და მის მიერ შეგროვილი უზარმაზარი ოდენობის მონაცემების შესახებ. მანქანური სწავლება ნამდვილად ნათელი სხივია სიტუაციაში, რომელშიც იმდენი მონაცემია შეგროვილი, რომ ადამიანებს მათი დამუშავება თავად არ შეუძლიათ“, — ამბობს შალუ.

 

ოთხი წლის განმავლობაში კეპლერის მიერ შეგროვილი მონაცემები შეიცავს 35 000 შესაძლო პლანეტარულ სიგნალს. ამ უზარმაზარ მონაცემებში, ყველაზე იმედისმომცემი ვარიანტების ასარჩევად გამოიყენება ავტომატური ტესტები ან უბრალოდ ადამიანის თვალი. თუმცა, ამ მეთოდების გამოყენებისას, ხშირად ყურადღების მიღმა რჩება უსუსტესი სიგნალები. შალუ და ვანდენბურგი ფიქრობენ, რომ ამ მონაცემებში შეიძლება გაცილებით საინტერესო ეგზოპლანეტები იმალებოდეს, რომელთა აღმოჩენაც გარდაუვალია.

თავდაპირველად, ნერვულ ქსელს მათ შეასწავლეს ტრანზიტული ეგზოპლანეტების იდენტიფიცირება კეპლერის ეგზოპლანეტათა კატალოგში მანამდე დამუშავებული 15 000 სიგნალიდან. ნერვულმა ქსელმა ყალბ და ნამდვილ ეგზოპლანეტათა იდენტიფიცირება 96 პროცენტიანი სიზუსტით მოახდინა.

ამის შემდეგ, როცა ნერვულ ქსელს უკვე „ნასწავლი“ ჰქონდა ტრანზიტულ ეგზოპლანეტათა ხასიათის დაფიქსირება, მკვლევრებმა თავიანთ მოდელი მიმართეს უსუსტეს სიგნალთა საპოვნელად 670 ისეთ ვარსკვლავურ სისტემაში, რომლებსაც უკვე ჰქონდათ ჩვენთვის ცნობილი მრავლობითი პლანეტური სისტემა. მათი რწმენით, მრავლობითი პლანეტური სისტემები საუკეთესო ადგილი უნდა ყოფილიყო უფრო მეტ ეგზოპლანეტათა საპოვნელად.

„გამოვავლინეთ მრავალი ყალბი თუ რეალური პლანეტა. ეს პროცესი დაახლოებით წააგავს ყორეში ძვირფასი ქვების ძებნას. რაც უფრო წმინდა საცერი გაქვთ, მით უფრო მეტ ქვას დაიჭერთ, მაგრამ ამავე დროს, მათ შორის ძალიან ბევრი აღმოჩნდება ძვირფასი ქვაც“, — ამბობს ვანდერვურგი.

კეპლერ-90i ამ საცერის მიერ ნაპოვნი ერთადერთი მარგალიტი როდია. კეპლერ-80-ის სისტემაში, მან ექვსი ეგზოპლანეტა იპოვა. მათ შორის, დედამიწის ზომის კეპლერ-80g და მისი მეზობელი ოთხი პლანეტა წარმოქმნის ე. წ. რეზონანსულ ჯაჭვს, რომელშიც პლანეტები საერთო გრავიტაციით ჩაჭედილნი არიან რიტმულ ორბიტულ ცეკვაში. შედეგად ვიღებთ უკიდურესად სტაბილურ სისტემას, ზუსტად ისეთს, როგორიც TRAPPIST-1-ია.

შალუ და ვანდენბურგი თავიანთ მოდელის მორგებას კიდევ 15 000 ვარსკვლავურ სისტემაზე გეგმავენ.

ეგზოპლანეტებზე ნადირობისას, კეპლერის ტელესკოპმა უპრეცედენტო ოდენობის მონაცემები შეაგროვა.

„ეს მონაცემები კიდევ ერთხელ წარმოაჩენს კეპლერის მისიის მტკიცე ღირებულებას. მის მონაცემებში ძიების ახალი გზა, თუნდაც ეს მანქანური სწავლების ალგორითმის ძალიან ადრეული ეტაპი, ძალიან იმედისმომცემია სხვა ვარსკვლავთა პლანეტარულ სისტემათა შესასწავლად. დარწმუნებული ვარ, ამ მონაცემებში კიდევ ძალიან ბევრი ეგზოპლანეტა ელოდება აღმოჩენას“, — ამბობს NASA-ს მკვლევარი ჯესი დოტსონი.

მომზადებულია nasa.gov-ის მიხედვით

 

დატოვე კომენტარი