この AI アルゴリズムは、NASA の膨大なデータセットを通じて 50 個の新しい系外惑星を発見しました。

最近、人工知能 (AI) アルゴリズムが NASA の膨大な天文学データを分析した結果、50 個の新しい惑星の存在を発見しました。これは天文学研究コミュニティですぐに話題のニュースとなり、太陽系外の新しい惑星を探索するミッションに AI システムが初めて参加したことになりました。

実際、 NASA のケプラーや TESS (ESA) などの宇宙望遠鏡システムによって収集された宇宙観測データは非常に豊富で、系外惑星に関する有用な情報が多く含まれていることはこれまで知られていませんでした。しかし、これは科学者がどの惑星が本物でどれが偽の信号であるかを確認するために大量のデータを選別して分析する必要がある一方で、精度はあまり高くないことを意味します。

この問題を解決するための最も最適な解決策は、AI システム、特に機械学習アルゴリズムの助けを利用することであり、その利点は自動的に学習する能力にあり、時間の経過とともにパフォーマンスと精度を向上させることができます。

AI アルゴリズムは、新しい系外惑星を高精度で特定するのに役立ちます

ウォリック大学（英国）のデビッド・アームストロング教授率いる研究チームは、本物の惑星とNASA望遠鏡システムからの偽信号の識別特性に関する認証済みデータで訓練された機械学習技術に基づくアルゴリズムの開発に成功した。

これらの望遠鏡システムは、星の前を通過する惑星の痕跡を捕捉します。この経路は、星から来る光に独特の特徴を生み出します。ただし、上記の影響は、連星系、他の天体からの干渉、さらにはレンズの問題によって引き起こされる可能性もあります。ウォリック大学研究チームの AI システムは、実際の惑星の観測から上記の「偽陽性」信号を分離できるように訓練されています。

トレーニングが完了すると、未確認の系外惑星候補のグループを分析するアルゴリズムがテストされました。そしてこの最初のテストでは、アルゴリズムは海王星ほどの大きさの惑星から地球ほど小さい惑星までを含む 50 個の新しい惑星を特定しました。すべてがほぼ絶対的な精度を達成します。

研究者らは、この AI システムは現在の技術よりも大幅に高速な分析パフォーマンスを提供し、検証プロセス全体を完全に自動的に完了できると述べています。

将来的には、このタイプの AI アルゴリズムが、世界的な天文学研究センターの新しい系外惑星探索ミッションの「中核部隊」となることは間違いありません。