Google и учёные применяют глубокое обучение для поиска экзопланет

Исследователи Google и нескольких университетов обнаружили две новые экзопланеты (планеты вне Солнечной системы) при помощи свёрточной нейросети под названием AstroNet K2. При более детальном исследовании ими могут оказаться ещё 14 объектов, пишет VentureBeat.

Сообщение продолжает другое совместное исследование Гарвардского университета и Google AI. В нём впервые успешно использовалось машинное обучение для анализа данных телескопа Kepler для поиска экзопланет. Позже модель появилась на GitHub.

Телескоп наблюдал свыше 200 тысяч звёзд, однако из-за его неисправности NASA завершила 4-летнюю миссию космической обсерватории K2 в прошлом году.

Учёные собрали более 30 тысяч снимков с многообещающими характеристиками, из которых выбрали 22 тысячи для тренировки нейросети. Точность AstroNet K2 на тестовых датасетах достигла 98 процентов.

В работе участвовали команда Google Brain, Калифорнийский университет в Беркли, Техасский университет в Остине и Гарвард-Смитсоновский центр астрофизики. По их выводам, AstroNet K2 ещё не совсем готова самостоятельно идентифицировать потенциальные экзопланеты из-за большого числа ложных положительных ответов. Однако она значительно упрощает эту задачу астрономам, так как теперь им приходится проверять не 20 тысяч, а 1 тысячу сигналов, что позволяет сэкономить массу времени.

Исследователи планируют усовершенствовать AstroNet K2 и опубликовать исходный код для ИИ-сообщества.