Tendance FP28 août 2020 12:09:44 IST
Les scientifiques ont identifié 50 nouvelles planètes potentielles à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). C’est pour la première fois que des chercheurs ont utilisé et réussi à analyser un échantillon de planètes potentielles et à déterminer lesquelles sont réelles et lesquelles «simulent».
Ces planètes vont de mondes aussi grands que Neptune à ceux plus petits que la Terre et avec des orbites allant de 200 jours à aussi peu qu’un seul jour.
Les astronomes et scientifiques de l’Université de Warwick ont calculé la probabilité que chaque candidat soit une vraie planète.
Représentation d’artiste d’exoplanètes potentiellement habitables, ainsi que de la Terre et de Mars Crédit image: PHL @ UPR Arecibo (phl.upr.edu), ESA / Hubble, NASA.
Un algorithme basé sur l’apprentissage automatique a été formé pour reconnaître des planètes réelles à l’aide de deux grands échantillons de planètes confirmées et de faux positifs de la mission Kepler de la NASA, désormais à la retraite.
Après cela, les chercheurs ont utilisé l’algorithme sur un ensemble de données des candidats planétaires non confirmés dominants de Kepler.
Parlant de la découverte, le Dr David Armstrong du département de physique de l’Université de Warwick a déclaré qu’en termes de validation de planète, personne n’avait utilisé une technique d’apprentissage automatique auparavant.
Il a ajouté que l’apprentissage automatique a été utilisé pour classer les candidats planétaires, mais jamais dans un cadre probabiliste, ce dont on a besoin pour vraiment valider une planète.
« Plutôt que de dire quel cles andidates sont plus susceptibles d’être des planètes, nous pouvons maintenant dire quelle est la vraisemblance statistique précise. Là où il y a moins d’un pour cent de chances qu’un candidat soit un faux positif, il est considéré comme une planète validée », a déclaré le Dr Armstrong.
Il a dit que près de 30% des planètes connues à ce jour ont été validées en utilisant une seule méthode, et ce n’est pas idéal. Le Dr Armstrong a ajouté que s’il est souhaitable de développer de nouvelles méthodes de validation, l’apprentissage automatique permet ensuite de le faire très rapidement et aide à hiérarchiser les candidats beaucoup plus rapidement.
Les chercheurs et scientifiques de l’université espèrent appliquer la technique à de grands échantillons de candidats provenant de missions existantes et à venir, y compris TESS et PLATO, a déclaré le Dr Armstrong.
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