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Künstliche Intelligenz, NASA-Daten verwendet, um achten Planeten
Kreisen weit entfernten Stern zu entdecken

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Künstliche Intelligenz, NASA-Daten verwendet, um achten Planeten Kreisen weit entfernten Stern zu entdecken



Mit der Entdeckung eines achten Planeten ist das Kepler-90-System das erste, mit der Zahl der Planeten unseres Sonnensystems zu binden.
Credits: NASA/Wendy Stenzel

Unser Sonnensystem ist nun für die meisten Anzahl der Planeten um einen einzelnen Stern mit der jüngsten Entdeckung eines achten Planeten kreisen Kepler-90, einen sonnenähnlichen Stern 2.545 Lichtjahre von der Erde gebunden. Der Planet wurde in Daten von Kepler-Weltraumteleskop der NASA entdeckt.

Die neu entdeckte Kepler-90i – ein sizzling hot, felsigen Planeten, der um seinen Stern einmal alle 14,4 Tage kreist – wurde mit maschinellen Lernens von Google gefunden. Machine Learning ist ein Ansatz für die künstliche Intelligenz in dem Computer "lernen." In diesem Fall gelernt Computer identifizieren Planeten finden in Kepler Dateninstanzen wo das Teleskop Signale von Planeten außerhalb unseres Sonnensystems, bekannt als Exoplaneten aufgezeichnet.
NASA veranstaltet einen Reddit fragt mich was ihr wollt um 3 Uhr EST heute auf diese Entdeckung.

Unser Sonnensystem ist nun für die meisten Anzahl der Planeten um einen einzelnen Stern mit der jüngsten Entdeckung eines achten Planeten kreisen Kepler-90, einem sonnenähnlichen Sterne 2.545 Lichtjahre von der Erde gebunden. Der Planet wurde in Daten von Kepler-Weltraumteleskop der NASA entdeckt.
Credits: NASA
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"So, wie wir erwartet hatten, gibt es spannende Entdeckungen in unseren archivierten Keplerdaten, warten auf das richtige Werkzeug oder Technologie, ausgraben, lauern", sagte Paul Hertz, Direktor des NASA Astrophysics Division in Washington. "Dieses Ergebnis zeigt, dass unsere Daten eine wahre Fundgrube für innovative Forscher seit Jahren verfügbar sein werden."

Die Entdeckung kam zustande, nachdem Forscher Christopher Shallue und Andrew Vanderburg einen Computer trainiert zu lernen, wie man identifizieren Exoplaneten in den leichten Lesungen aufgenommen von Kepler – die winzigen Veränderung der Helligkeit erfasst, wenn ein Planet an, übergeben oder gereist, ein Star. Inspiriert übrigens Neuronen im menschlichen Gehirn verbinden, diese "neuronalen Netzes" Keplerdaten durchgesiebt und schwache Transit Signale von einem zuvor verpasst achten Planeten umkreisen Kepler-90, in der Konstellation Draco gefunden.

Während maschinelles Lernen bei der Suche der Kepler-Datenbank verwendet wurde, zeigt dieser Forschung, dass neuronale Netze ein viel versprechendes Instrument sind bei der Suche nach einige der schwächste Signale aus fernen Welten.

Anderen Planetensystemen Versprechen wahrscheinlich mehr für das Leben als Kepler-90. Etwa 30 Prozent größer als die Erde, ist Kepler-90i so nah an seinen Stern, dass die durchschnittliche Oberflächentemperatur geglaubt wird, um 800 Grad Celsius, auf Augenhöhe mit Quecksilber zu überschreiten. Der äußerste Planet, Kepler - 90h, kreist in derselben Entfernung zu seinem Stern wie Erde um die Sonne.

"Das Kepler-90-star-System ist wie eine Mini-Version unseres Sonnensystems. Sie haben kleine Planeten im Inneren und große Planeten außerhalb, aber alles ist viel näher scrunched", sagte Vanderburg, NASA Sagan Postdoctoral Fellow und Astronom an der University of Texas at Austin.

Shallue, ein senior Software Engineer mit Google Forschungsteam Google AI, kam mit der Idee, ein neuronales Netz zu Kepler-Daten gelten. Er interessierte sich für Exoplaneten Entdeckung nach lernen, Astronomie, wie anderen Zweigen der Wissenschaft, schnell mit Daten überschwemmt ist für die Datenerfassung aus dem Weltraum schreitet.

"In meiner Freizeit ich googeln nach"Suche nach Exoplaneten mit großen Datenmengen"gestartet und erfuhr von der Kepler-Mission und der riesigen Datensatz zur Verfügung," sagte Shallue. "Maschinelles Lernen wirklich glänzt in Situationen wo gibt es so viele Daten, dass Menschen es für sich selbst suchen können."

Keplers Vierjahres-Dataset besteht aus 35.000 möglich planetarischen Signale. Automatisierte Tests, und manchmal menschliche Augen werden verwendet, um die vielversprechendsten Signale in den Daten zu überprüfen. Allerdings fehlen die schwächste Signale oft mit diesen Methoden. Shallue und Vanderburg dachte, es könnte mehr interessante Exoplanet Entdeckungen schwach lauern in den Daten.


Zuerst trainierte sie das neuronale Netz transitierende Planeten mit einem Satz von 15.000 zuvor überprüft Signale aus dem Kepler entdeckte Exoplanet Katalog identifizieren. In den Test identifiziert das neuronale Netz korrekt wahre Planeten und Fehlalarme 96 Prozent der Zeit. Dann geleitet die Forscher mit dem neuronalen Netzwerk haben "gelernt", das Muster der transitierende Exoplaneten zu erkennen, ihr Modell für schwächere Signale in 670 Sternensysteme zu suchen, die bereits mehrere bekannte Planeten hatte. Ihre Annahme war, dass mehrere Planeten Systeme die besten Orte, um weitere Exoplaneten suchen wäre.

"Wir haben viele Fehlalarme des Planeten, sondern auch potenziell realer Planeten", sagte Vanderburg. "Es ist wie Sichten durch Felsen, um Edelsteine zu finden. Wenn Sie ein feineres Sieb haben Sie fangen mehr Felsen aber könnten Sie mehr Juwelen, sowie fangen."

Kepler-90i war nicht das einzige Juwel dieser neuronalen Netzwerk heraus gesiebt. Im Kepler-80 System fanden sie einen sechsten Planeten. Dieser, der erdähnlichen Kepler - 80g, und vier seiner benachbarten Planeten Form, was eine resonante Kette – genannt wird, wo Planeten durch ihre gegenseitigen Schwerkraft in einem rhythmischen orbital Tanz gesperrt. Das Ergebnis ist ein extrem stabiles System, ähnlich wie die sieben Planeten der TRAPPISTEN-1-System.

Ihre Forschungsarbeit Berichterstattung dieser Erkenntnisse wurde zur Veröffentlichung in The Astronomical Journal akzeptiert. Shallue und Vanderburg wollen ihre neuronalen Netzes Keplers Komplettset von mehr als 150.000 Sternen zuweisen.

Kepler hat eine beispiellose Dataset für Exoplaneten Jagd produziert. Nach der Blick auf ein Pflaster Platz für vier Jahre, das Raumschiff nun auf einer erweiterten Mission tätig ist und schaltet sein Sichtfeld alle 80 Tage.

"Diese Ergebnisse zeigen die Wertbeständigkeit der Kepler Mission", sagte Jessie Dotson, Keplers Projektwissenschaftler am NASA Ames Research Center in Silicon Valley, Kalifornien. "Neue Sichtweisen auf die Daten – wie diese frühe Forschung Machine Learning-Algorithmen anwenden – versprechen, auch weiterhin erhebliche Fortschritte in unserem Verständnis von Planetensystemen um andere Sterne ergeben. "Ich bin sicher, es gibt weitere Premieren in den Daten wartet auf Menschen, sie zu finden."

Ames verwaltet die Kepler und K2 Missionen der NASA Science Mission Directorate in Washington. NASA Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, Kalifornien, leitete Kepler Mission Entwicklung. Ball Aerospace & Technologies Corporation betreibt das Flugsystem mit Unterstützung aus dem Labor für atmosphärische und Space Physics an der University of Colorado in Boulder. Diese Arbeit wurde durch die Carl Sagan Postdoctoral Fellowship Program ausgeführt von der NASA entdeckte Exoplanet Science Institute durchgeführt.

Weitere Informationen über diese Ankündigung finden Sie auf:

https://www.NASA.gov/mediaresources

Weitere Informationen über die Kepler-Mission finden Sie auf:

https://www.NASA.gov/Kepler

-Ende-

Felicia Chou
Sitz, Washington
202-358-0257
felicia.chou@nasa.gov

https://www.nasa.gov/press-release/artificial-intelligence-nasa-data-used-to-discover-eighth-planet-circling-distant-star