Ученые предложили искать внеземную жизнь на экзопланетах с «аномалиями» в атмосфере
Ученые до сих пор не могут точно сказать, есть ли жизнь на других планетах и как она выглядит. Команда американских исследователей предложила расширить поиск с помощью машинного обучения. Искусственный интеллект сможет обнаруживать не только знакомые нам признаки жизни, но и аномалии в атмосферах экзопланет, которые также могут свидетельствовать об обитаемости небесного тела.
Изучение экзопланет достигло значительного прогресса за последние десятилетия. Первые подтвержденные экзопланеты были обнаружены только в 1992 году — это были суперземли Полтергейст и Фобитор. С тех пор в общей сложности 5496 экзопланет были подтверждены в 4096 системах, и еще 9820 кандидатов ожидают подтверждения свого статуса.
В настоящее время область изучения экзопланет в основном связана с целенаправленным поиском признаков жизни и органических процессов, то есть биосигналов. Используя в качестве образца Землю как единственную планету, где существует жизнь, ученые считают основными биосигналами газообразный азот (N2), газообразный кислород (O2), двуокись углерода (CO2), метан (CH4), аммиак (NH3) и воду (H2O).
Группа специалистов из Института фундаментальной теории при Университете Флориды задумалась, как можно применить машинное обучение для поиска «аномалий» в транзитных спектрах. Речь идет о транзитном методе поиска, основанном на наблюдениях за прохождением планеты на фоне звезды. Во время транзита планета скрывает часть своей родительской звезды для наблюдателя так, что яркость звезды временно уменьшается. Эти изменения могут быть замечены, если непрерывно наблюдать за яркостью звезды.
Транзитный метод остается наиболее эффективным и широко используемым для обнаружения экзопланет. Однако при измерении с помощью спектрометра эти наблюдения позволят еще и получить данные о химическом составе атмосферы, которые могут включать в себя характерные биосигналы. В сочетании с телескопами нового поколения машинное обучение позволит астрономам быстрее и точнее определять потенциальную обитаемость экзопланет.
Ученые до сих пор не имеют представления о том, как может выглядеть жизнь на других планетах, и она может значительно отличаться от того, что мы понимаем под этим понятием. Именно здесь на помощь придет искусственный интеллект (ИИ). Он сможет фиксировать необычные явления, которые не согласуются с изначально заданными теоретическими данными — то есть с той информацией, которой человечество обладает на данный момент.
Чтобы проверить эту гипотезу, команда исследователей использовала два популярных метода машинного обучения для обнаружения аномалий — Local Outlier Factor (LOF) и One-Class Support Vector Machin (OCSVM). Ученые проанализировали большую базу данных синтетических спектров из более 100 000 сгенерированных компьютером спектральных сигналов экзопланет.
Эксперимент показал, что искусственный интеллект может успешно выполнять поиск по заданным биосигналам и обнаруживать то, что не подходит под заданную категорию, — так называемые «аномалии». Именно они могут представлять собой потенциальные признаки жизни, а значит, ученые продолжат свои дальнейшие исследования в этом направлении.
Самое популярное
