Studiuesit nga Departamenti i Fizikës dhe Shkencave Kompjuterike të Warwick dhe Instituti Alan Turing kanë krijuar një algoritëm të bazuar në mësimin e makinerive për të analizuar një mostër të ekzoplaneteve të mundshme dhe për të përcaktuar se cilët prej tyre janë origjinalë dhe cilët janë "false" ose false pozitive. Grupet e të dhënave planetare janë gjetur nga misione të tilla si Kepler dhe TESS i NASA-s. Rezultatet janë paraqitur në një studim të ri të botuar në "Monthly Notices of the Royal Astronomical Society".
Ata përdorën algoritmin në një grup të dhënash nga Kepler, duke rezultuar në 50 planetë të rinj të konfirmuar, i pari prej të cilëve u verifikua duke përdorur mësimin e makinerive. Këta 50 planetë variojnë në madhësi nga Neptuni në planetë të madhësisë së Tokës, me orbita nga 200 deri në 1 ditë.
“Në vend që të themi se cilët kandidatë kanë më shumë gjasa të jenë planetë, tani mund të themi se cila është probabiliteti i saktë statistikor. Nëse mundësia që një kandidat të jetë pozitiv i rremë është më pak se 1%, ai konsiderohet një planet i konfirmuar”, tha Dr David Armstrong nga Departamenti i Fizikës në Universitetin e Warwick.
Pasi të ndërtohet dhe trajnohet, algoritmi është më i shpejtë se metodat aktuale dhe mund të automatizohet plotësisht, duke e bërë atë ideal për analizimin e mijëra kandidatëve potencialë të planetit të vëzhguar në sondazhet aktuale të TESS.
Lexoni gjithashtu: