Uzay bilimleri, yapay zeka ile yepyeni bir döneme giriyor. Son olarak, gökbilimciler NASA TESS görevinin devasa verilerini taramak için yapay zeka destekli yeni bir araç geliştirdi: RAVEN. Bu güçlü sistem, 100'den fazla ötegezegen keşfini doğruladı. Üstelik bu gezegenlerin 31 tanesi tamamen yeni keşifler.
Yapay Zeka Uzay Keşfini Hızlandırıyor
Warwick Üniversitesi'nden gökbilimciler, geliştirdikleri bu yapay zeka sistemiyle NASA'nın Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) uydusundan gelen verileri inceliyor. TESS, bir gezegenin yıldızının önünden geçerken oluşan ışık değişimlerini tespit ediyor. Ekip, TESS'in ilk dört yılındaki 2,2 milyondan fazla yıldızın gözlemlerini detaylıca analiz etti. Özellikle yıldızlarına çok yakın, 16 günden kısa sürede bir tam tur atan gezegenlere odaklanıldı. Bu çalışma, kısa periyotlu gezegenlerin ne kadar yaygın olduğunu gösteren en kesin ölçümlerden birini ortaya koyuyor.
Araştırma ekibinden Dr. Marina Lafarga Magro, "RAVEN sistemiyle 118 yeni gezegeni ve 2.000'den fazla yüksek kaliteli gezegen adayını doğruladık. Bunların yaklaşık 1.000'i daha önce hiç tespit edilmemişti" açıklamasını yaptı. Magro, bu sayede gelecekteki çalışmalar için en umut vadeden sistemleri belirlemenin kolaylaştığını da ekliyor.
Nadir ve Aşırı Gezegen Türleri Ortaya Çıkıyor
RAVEN'ın doğruladığı yeni gezegenler arasında oldukça ilginç türler var. Bazıları, yıldızlarının etrafında 24 saatten daha kısa sürede tur atan "ultra-kısa dönemli" gezegenler. Diğerleri ise mevcut teorilere göre gezegenlerin çok nadir olduğu düşünülen "Neptün Çölü" olarak bilinen bölgede yer alıyor. Çalışma ayrıca, aynı yıldızın etrafında dönen daha önce bilinmeyen gezegen çiftleri de dahil olmak üzere, birbirine yakın çoklu gezegen sistemlerini de gözler önüne seriyor.
RAVEN Gezegen Tespitini Nasıl İyileştiriyor
Günümüzdeki gezegen avı görevleri binlerce potansiyel gezegen sinyali tespit ediyor. Ancak bu sinyallerin hangilerinin gerçek olduğunu belirlemek zor bir iş. İkili yıldız sistemleri gibi birçok yanıltıcı sinyal, gezegenleri taklit edebiliyor. RAVEN projesine liderlik eden Dr. Andreas Hadjigeorghiou, "RAVEN'ın gücü, yüz binlerce gerçekçi simülasyon gezegen ve gezegen gibi görünen diğer astrofiziksel olaylardan oluşan dikkatle hazırlanmış veri setimizden geliyor. Makine öğrenimi modellerini, verilerdeki kalıpları tanımlayacak şekilde eğittik ve yapay zeka modelleri bu konuda gerçekten çok başarılı" dedi. RAVEN, sinyal tespitinden makine öğrenimi ile doğrulamaya ve istatistiksel olarak onaylamaya kadar tüm süreci tek seferde hallediyor. Bu da onu, iş akışının sadece belirli bölümlerine odaklanan diğer araçlardan ayırıyor.
Gezegenlerin Ne Kadar Yaygın Olduğunu Ölçmek
Bu yeni ve güvenilir veri seti sayesinde araştırmacılar, tek tek keşiflerin ötesine geçerek daha geniş kalıpları inceleyebildi. MNRAS dergisinde yayımlanan eşlik eden bir çalışma, Güneş benzeri yıldızların etrafındaki yakın yörüngeli gezegenlerin sıklığını, yörünge periyodu ve gezegen boyutuna göre eşi benzeri görülmemiş bir detay seviyesinde haritalandırdı. Sonuçlara göre, Güneş benzeri yıldızların yaklaşık %9-10'u yakın yörüngeli bir gezegene ev sahipliği yapıyor. Bu oran, NASA'nın Kepler görevinin önceki bulgularıyla örtüşüyor ancak yeni analiz belirsizlikleri on kat azaltıyor. Ekip ayrıca, "Neptün Çölü" gezegenlerinin ne kadar nadir olduğunu da ilk kez doğrudan ölçtü. Bu tür gezegenlerin Güneş benzeri yıldızların sadece %0,08'i etrafında bulunduğunu ortaya koydu. Dr. Kaiming Cui, "İlk kez, bu 'çölün' ne kadar boş olduğuna dair kesin bir sayı verebiliyoruz" ifadesini kullandı.
Yapay Zeka Sayesinde Yeni Bir Keşif Çağı
Bu çalışmalar, yapay zekadaki ilerlemelerin astronomiyi nasıl dönüştürdüğünü açıkça gösteriyor. Büyük veri setlerini makine öğrenimiyle birleştirerek, araştırmacılar hem yeni gezegenleri ortaya çıkarıyor hem de gerçek dünya verileriyle araçları daha da geliştiriyor. Ekip, diğer bilim insanlarının sonuçları keşfetmesi ve yer tabanlı teleskoplar veya ESA'nın PLATO gibi gelecekteki görevlerle takip gözlemleri için umut vadeden hedefleri belirlemesi için etkileşimli kataloglar ve araçlar da yayınladı.