新たに50個の太陽系外惑星をAIが初確認

ウォーリック大学の研究者たちは機械学習アルゴリズムで太陽系外惑星を発見できるように開発をしました。このAIが50個の惑星を初めて確認することに成功しました。

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 Monthly Notices of the Royal Astronomical Societyの報告によると、これらの惑星は非常に独特で海王星サイズの天体から地球雨より小さいサイズのものまであり、数百日周期で軌道するものもあれば、24時間周期で起動するものまであります。

太陽系外の惑星を探すために機械学習を取り入れたのは今回が初めてではありません。観測所は新たな世界から発せられる膨大なデータを発見することに力を注いできました。研究者らはアルゴリズムを使い市民科学者の助けを借りてデータを調べ、惑星の存在を示すくり返し発せられるシグナルを探しています。

なにかそれらしいものが見つかると、それは惑星候補となり、今度は別の方法を使って検証を行います。今回初めて以前とは違う方法で新しいアルゴリズムが自動で惑星を確認しました。

「今まで惑星の検証に機械学習を使用したことはありませんでした。」ウォーリック大学物理学部のデービッド・アームストロング博士は声明を出しています。「機械学習は惑星候補をランク付けするために使われますが、決して確率論的なフレームワークではなく、真の惑星検証に必要なものなのです。惑星候補がどうも惑星っぽいという次元の話ではなく、正確な統計的可能性が何かを示すことができます。誤判定の可能性が1%未満であれば惑星と認定するとみなしました。」

研究チームはこのアプローチは現在の方法と一緒に使うことで大きなデータセットの助けになると考えました。NASAのTESS(トランジット系外惑星探査衛星)はすでに1,835個の太陽系外惑星の候補を特定しており、ミッションチームはTESSによって発見される太陽系が惑星の数は最終的に13,000個ほどになるだろうと予測しています。

「これまでにすでにわかっている惑星の30%ほどは1つの方法だけで検証されてきましたが、それは理想的ではありません。そのため新しい検証方法の開発が望まれています。しかし、機械学習は非常に早く検証ができて、かなりの早さで候補の惑星の優先順位をつけることができます。」とアームストロング博士は話し、さらに「TESSのような調査で数万個の惑星候補の発見が予測されており、それらを一貫して分析できることが理想です。このようにより少ないステップで検証することができる素早くて自動化されたシステムは非常に効率的です。」とも話しています。

研究チームは新たな発見も組み込むことでAIがより正確により早く太陽系外惑星の確認ができるようにアルゴリズムにさらに学習させることを継続する予定です。

reference:iflscience



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