Команда ученых из Университета Уорика представила инновационную модель искусственного интеллекта под именем «Ворон» (RAVEN). Этот алгоритм предназначен для поиска экзопланет в обширных архивах наблюдений. В частности, модель была протестирована на данных, собранных космическим телескопом TESS, который исследует миллионы звезд, фиксируя мелкие изменения в их яркости. Эти колебания могут указывать на прохождение планет перед звездами, что значительно облегчает работу ученых в этом направлении.
Главное преимущество RAVEN заключается в его способности выполнять полный цикл анализа данных – от обнаружения сигналов до их последующей проверки и статистического обоснования. ИИ прошел обучение на большом объеме смоделированных данных, что позволило ему эффективно различать истинные экзопланеты и ложные сигналы, такие как шумы и дойные звезды. В результате работы было выявлено более 2000 кандидатов в экзопланеты, из которых почти половина ранее не была известна.
Изучив свыше 2,2 миллиона звезд, исследователи подтвердили наличие более 100 экзопланет, включая 31 новую для науки. Особый интерес представляют редкие категории планет, такие как сверхкороткопериодические объекты и представители «пустыни горячих нептунов», где такие планеты встречаются крайне редко. Открытия способствуют углубленному пониманию разнообразия планетных систем и условий их формирования.
Кроме того, исследование дало возможность оценить распространенность экзопланет. Ученые установили, что примерно 9–10 % звезд, подобных Солнцу, имеют планеты на близких орбитах, а объекты из «пустыни горячих нептунов» встречаются всего у 0,08 % звезд. Эти результаты подчеркивают, что синергия больших данных и ИИ значительно ускоряет астрономические открытия и открывает новые горизонты в исследовании Вселенной.