Колумбийские ученые из Университета Антьокии в Медельине разработали инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ) для ускорения поиска планет с подходящими для жизни условиями.

Как передает Report, исследование опубликовано на портале нерецензированных научных статей arXiv.

Наблюдения за далекими мирами требуют много времени даже с использованием таких мощных инструментов, как космический телескоп «Джеймс Уэбб». В некоторых случаях для анализа может потребоваться до 200 транзитов (прохождений планеты перед своей звездой) для получения статистически значимых обнаружений воды, метана, озона и других биомаркеров, на что могут уйти месяцы и годы.

В новой работе команда спроектировала и протестировала нейросеть, предназначенную для классификации спектров передачи и обнаружения биологических сигнатур (характерных признаков).

Поскольку большая часть наших данных спектроскопии атмосферы экзопланет представляет собой шум, ИИ предназначен для его обработки, определения уровня шума и классификации атмосфер, которые могут содержать метан, озон и/или воду.

Ученые сгенерировали 1 млн синтетических атмосферных спектров на основе хорошо известной планеты TRAPPIST-1e, а затем обучили на них свои модели. TRAPPIST-1e по размеру похожа на Землю и представляет собой каменистую планету в обитаемой зоне своей звезды.

В результате нейросеть правильно идентифицировала спектры пропускания с подходящими уровнями соотношения сигнал/шум.

По словам авторов разработки, их программа способна улучшить наблюдения с помощью телескопа «Джеймс Уэбб», нацеленные на поиск следов внеземной жизни и пригодных для нее планет.