На сегодняшний день астрономам известно более 6000 планет за пределами Солнечной системы, и большая часть этих открытий была сделана благодаря телескопам Kepler и TESS. Но объем накопленной информации настолько велик, что человеческих ресурсов и классических методов анализа не хватает для проверки всех сигналов.
ИИ-модель нашла 7000 экзопланет-кандидатов, анализируя данные астрономов

Искусственный интеллект стал незаменимым инструментом в этой области, позволяя просеивать сотни тысяч сигналов в поисках характерных признаков транзита — момента, когда планета проходит перед диском звезды, слегка приглушая ее свет.
Новая версия программы, ExoMiner++, обладает уникальной способностью работать с данными сразу двух разных миссий, несмотря на различия в их стратегии наблюдения. Пока алгоритм фокусируется на проверке уже выявленных сигналов, отделяя настоящие планеты от ложноположительных событий, таких как затменные двойные звезды. Работа опубликована в журнале Astronomical Journal.
Цифровое будущее астрономии
Масштабируемость технологии позволяет ученым надеяться на лавинообразный рост открытий в ближайшие годы. Важной особенностью проекта является его полная открытость: исходный код доступен на GitHub, что соответствует принципам «золотого стандарта» науки NASA.
Соавтор работы и один из разработчиков модели Мигель Мартиньо отмечает: «Когда у вас есть сотни тысяч сигналов, как в данном случае, это идеальное место для внедрения технологий глубокого обучения».
Благодаря автоматизации рутинных процессов, исследователи могут сосредоточиться на подтверждении наиболее перспективных кандидатов с помощью наземных телескопов. В будущем команда планирует научить ExoMiner++ самостоятельно находить сигналы в «сырых» данных, что станет критически важным для обработки информации от новейшего телескопа Nancy Grace Roman Space Telescope. Совместная работа человека и машины превращает NASA в глобальную открытую лабораторию, где каждый исследователь может внести вклад в изучение космоса.


