Искусственный интеллект помогает астрофизикам определять размеры экзопланет

Используя метод машинного обучения, команда исследователей из института Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço смогла наложить ограничения на радиус экзопланет с известной массой. Солен Ульмер-Молл (Solène Ulmer-Moll), магистрант Университета Порту и главный автор исследования, объяснила, что эти результаты были получены с использованием знаний из различных научных областей: «Этот новый способ предсказывания радиуса экзопланеты является идеальным примером синергетического взаимодействия между планетологией и методами машинного обучения». Чтобы охарактеризовать планету, ученым требуется знать как массу, так и размер, чтобы с их помощью рассчитать плотность вещества планеты и, исходя из плотности, сделать выводы о составе вещества. Однако оба этих параметра, и масса, и размер, известны лишь для весьма ограниченного числа экзопланет, поскольку масса часто определяется с использованием метода радиальных скоростей, в то время как радиус измеряется транзитным методом. Команда разработала алгоритм, который способен с высокой точностью прогнозировать радиус для широкого спектра экзопланет, если известны другие параметры планеты или родительской звезды, включая массу и равновесную температуру планеты. Солен Ульмер-Молл говорит: «Для сотен планет, открытых при помощи метода радиальных скоростей, мы теперь можем предсказать их радиус. Это поможет нам понять, являются ли эти планеты плотными, каменистыми или же они представляют собой рыхлые газовые шары». До настоящего времени для предсказания массы экзопланеты использовалась лишь ее масса, однако команда пытается выйти за рамки этой парадигмы и работает над включением в алгоритм расчета других параметров планеты и родительской звезды, чтобы сделать прогноз более надежным. Исследование опубликовано в журнале Astronomy & Astrophysics.