"/>تم تحديد 50 كوكبًا خارج المجموعة الشمسية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

تم تحديد 50 كوكبًا خارج المجموعة الشمسية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

تم تحديد 50 كوكبًا خارج المجموعة الشمسية بمساعدة الذكاء الاصطناعي

باستخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزمية التعلم الآلي للعثور على كواكب خارج المجموعة الشمسية ، تمكن العلماء في جامعة واويك من تأكيد حقيقة 50 كوكبًا محتملاً خارج المجموعة الشمسية.

لأول مرة ، استخدم علماء الفلك عملية التعلم الآلي القائمة على الذكاء الاصطناعي للنظر في الأمثلة المحتملة للكواكب خارج المجموعة الشمسية وتحديد الكواكب الواقعة خارج المجموعة الشمسية وأيها ليست كذلك. بالإضافة إلى ذلك ، حددوا احتمال أن يكون كل كوكب كوكبًا.

نُشرت النتائج في التقرير الشهري للجمعية الملكية الفلكية ، والذي يقارن ، بالإضافة إلى التأكيد الجديد ، طرق التحقق من صحة الكواكب خارج المجموعة الشمسية مع الذكاء الاصطناعي.

بناءً على هذا الإنجاز ، سيساعد استخدام طرق التحقق المتعددة ، بما في ذلك خوارزمية التعلم الآلي المطورة والتحقق الإحصائي ، في دراسة الكواكب خارج المجموعة الشمسية في المستقبل.

يتم إجراء العديد من عمليات البحث عن الكواكب خارج المجموعة الشمسية من خلال كميات كبيرة من بيانات التلسكوب ، حيث يبحث العلماء خلالها عن أدلة لمرور كوكب عبر نجمهم والتلسكوب الذي كان يستهدفه. تُعرف هذه الطريقة باسم “طريقة الانتقال”.

تعتمد طريقة العبور على التخفيض الصغير للضوء الذي يسجله التلسكوب من النجم. لكن في بعض الأحيان ، يمكن لعوامل أخرى ، مثل نظام النجمة المزدوجة ، وتأثير كائن في الخلفية ، أو حتى أخطاء بسيطة في الكاميرا ، أن تقلل من الضوء المتلقى من النجم. يمكن تحديد هذه النقاط من خلال عملية التحقق من الصحة.

طور باحثون في كلية الفيزياء وعلوم الكمبيوتر بجامعة واويك ، بالتعاون مع معهد آلان تورينج ، خوارزمية للتعلم الآلي يمكنها التمييز بين الكواكب الحقيقية وغير الواقعية المعروفة باسم “الإيجابيات الزائفة” من البيانات الضخمة. تعرف على تلسكوبات ناسا مثل كبلر وتيس.

اقرأ
منظمة العفو الدولية البريطانية كشف الجريمة فشلت فشلا ذريعا

تم تدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الكواكب الحقيقية خارج المجموعة الشمسية بناءً على عينات تم التحقق منها من الكواكب خارج المجموعة الشمسية والإيجابيات الكاذبة التي تم الحصول عليها من البيانات من تلسكوب كبلر المتقاعد. الإيجابيات الكاذبة ليست في الواقع كواكب خارج المجموعة الشمسية ولكن تم اكتشافها بواسطة التلسكوبات.

ثم استخدم الباحثون الخوارزمية لمجموعة من الكواكب المرشحة خارج المجموعة الشمسية التي سجلها كبلر ولكن لم يتم تأكيدها بعد ؛ أدى ذلك إلى الموافقة على 50 كوكبًا جديدًا خارج المجموعة الشمسية. في السابق ، تم استخدام طرق خوارزمية التعلم الآلي لتصنيف هؤلاء المرشحين المحتملين ، ولكن لم يتم استخدام أي طريقة على الإطلاق للتحقق من المرشح الذي كان في الواقع كوكبًا خارج المجموعة الشمسية. الطريقة اللازمة للتحقق من صحة كوكب.

تتراوح هذه الكواكب الخمسين المكتشفة حديثًا من كواكب بحجم نبتون إلى كواكب أصغر حجمًا بحجم الأرض ، مع مدارات تتراوح من 200 يوم إلى يوم واحد لكل مدار نجمي. بموافقة هذه الكواكب الخمسين ، يمكن لعلماء الفلك الآن ترتيب أولوياتهم لمزيد من التدقيق عن طريق التلسكوبات الخاصة.

قال الدكتور ديفيد أرمسترونج من كلية الفيزياء بجامعة واويك: “تتيح لنا الخوارزمية التي أنشأناها التحقق من صحة 50 عينة وتحديدها على أنها كواكب شمس حقيقية”. “نأمل في تطبيق هذا النهج على العديد من الأمثلة من البعثات الحالية والمستقبلية مثل TESS و PLATO.”

vDODO Advertising

وأكد على أن التعلم الآلي لم يتم استخدامه أبدًا للتحقق من صحة الكواكب خارج المجموعة الشمسية ، وأضاف: “في السابق ، تم استخدام التعلم الآلي لتصنيف الكواكب المحتملة خارج المجموعة الشمسية ، ولكن لم يستخدم هذه الطريقة أبدًا لتحديد احتمالية كونه كوكبًا ، وهو أمر ضروري للغاية في التحقق من الصحة. لم يكن.”

اقرأ
كشف إيلان موسك عن تفاصيل التواصل بين الدماغ والكمبيوتر

قال أرمسترونج: “الآن ، بدلاً من تحديد العينات التي من المحتمل أن تكون كواكب ، يمكننا أن نقول ما هو احتمال أن تكون كوكبًا”. “عندما يكون احتمال وجود عينة إيجابية زائفة أقل من 1 في المائة ، فإنه يُعتبر كوكبًا حقيقيًا خارج المجموعة الشمسية.”

طريقة الانتقال في إيجاد الكواكب خارج المجموعة الشمسية

طريقة الانتقال في إيجاد الكواكب خارج المجموعة الشمسية
الائتمان: ناسا

علق الدكتور Probable Theo Damoulas ، من كلية علوم الكمبيوتر في جامعة Wawick ، ​​على الإنجاز: “تعتبر المناهج التي تركز على الاحتمالات لتعلم الآلة الإحصائي ذات صلة خاصة بمثل هذه المشكلة المثيرة للاهتمام في الفيزياء الفلكية التي تتطلب معرفة مسبقة يحدد الدكتور ارمسترونغ أيضًا أوجه عدم اليقين في التنبؤات. “مثل هذه الطريقة مفيدة للغاية عندما يزيد التعقيد الحسابي لطرق الاحتمال بشكل كبير.”

بمجرد بناء الخوارزمية وتدريبها ، تصبح أسرع من الأساليب الحالية ويمكن أن تكون مؤتمتة بالكامل ، مما يجعلها خيارًا جيدًا لتحليل الآلاف من المرشحين المحتملين المسجلين في استكشافات مثل Tess. يعتقد الباحثون أن هذه الطريقة يجب أن تكون واحدة من الأدوات التي سيتم استخدامها في المستقبل للتحقق من صحة الكواكب خارج المجموعة الشمسية إلى جانب الأدوات الأخرى.

قال الدكتور أرمسترونغ: “هذا غير مرغوب فيه” ، مشيرًا إلى أن 30 بالمائة من الكواكب المعروفة خارج المجموعة الشمسية قد تم التحقق من صحتها بطريقة واحدة فقط. قد يكون تطوير طرق جديدة للتحقق ضروريًا حتى لسبب واحد فقط ؛ “من ناحية أخرى ، يتيح لنا التعلم الآلي إنجاز الأمور بشكل أسرع بكثير والتحقق من المرشحين في وقت أقرب.”

وقال “بمجرد الانتهاء من ذلك ، سيكون من الأسهل كثيرًا استخدام طريقة التعلم الآلي للتحقق من المرشحين المحتملين في المستقبل” ، مشيرًا إلى أن الخوارزمية لا تزال بحاجة إلى التعلم. “يمكن أيضًا استخدام الاكتشافات الجديدة لإكمال التدريب وتحسين هذه الخوارزمية.”

اقرأ
يقارن ايلان مسك الفرق بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي مع ذكاء البشر والشمبانزي

قال أستاذ علم الفلك بجامعة واويك: “من المتوقع أن يحدد برنامج استطلاع مثل TESS الآلاف من الكواكب المحتملة ، وسيكون من الجيد دراستها جميعًا بشكل مستمر”. “الأنظمة السريعة والآلية مثل هذه تقلل الوقت وبالتالي تزيد من الكفاءة.”

صورة الغلاف: رسم تخطيطي للكواكب خارج المجموعة الشمسية

الصورة بواسطة SciTechDaily

مصدر: SciTechDaily

إرسال تعليق

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *