Tačiau, žinoma, planetų esana ne tik prie patogiai ryškių žvaigždžių. Dabar grupė mokslininkų sukūrė naują analizės įrankį, kuris leido paversti NASA TESS teleskopą kur kas ambicingesnių paieškų įrankiu, ir paskelbė atradę daugiau nei 10 tūkstančių naujų planetų kandidačių.
Projekto „T16“ idėja buvo mašininio mokymo algoritmais apdoroti žvaigždžių šviesio kitimo duomenis, pasiekiant 16 kartų blausesnes žvaigždes, nei įprasta TESS analizės įrankių riba. Tokių žvaigždžių vien pirmųjų teleskopo darbo metų duomenyse rasta beveik 84 milijonai, o tarp jų algoritmai atrinko 11 554 planetų kandidatus, iš kurių 10 091 yra visiškai nauji.
Tai daugiau nei padvigubina bendrą žinomų TESS kandidačių skaičių. Rankiniu būdu peržiūrėti 83 milijonus šviesos kreivių būtų neįmanoma, nes net ir didelei komandai užtruktų ne vienus metus. Algoritmas darbą atlieka per sekundes ar minutes.
Susiję straipsniai
Kad patvirtintų savo įrankio patikimumą, tyrėjai iškart patikrino ir patvirtino vieną kandidatę: naudodami 6,5 metro Magelano teleskopą Čilėje, jie radialinių greičių metodu patvirtino karštąjį Jupiterį aplink žvaigždę TIC 183374187. Ši maždaug Jupiterio masės dujinė milžinė apsisuka aplink savo žvaigždę per vos kelias dienas.
Dauguma naujųjų kandidačių dar reikalauja papildomų stebėjimų, kad galėtume patikimai atskirti jas nuo klaidingų signalų, tokių kaip dvinarių žvaigždžių užtemimai, žvaigždžių pulsacijos ar instrumentinis triukšmas. Tačiau atradimo mastas yra beprecedentis ir rodo, kaip stipriai mašininio mokymo algoritmai gali praplėsti egzoplanetų tyrimų lauką.
TESS, paleistas prieš aštuonerius metus, stebėjimus vis dar tęsia, o „T16“ komanda jau apdoroja naujus duomenis, tad dabartinis derlius yra tik pradžia. Tyrimo rezultatai paskelbti „arXiv“.