Иногда белые карлики притягивают к себе планеты и поглощают их. Их вещество остается на поверхности звезды, благодаря чему астрономам очень удобно изучать состав экзопланет. Однако найти «загрязненные» белые карлики очень сложно. Поэтому американские ученые разработали и протестировали систему искусственного интеллекта, которая с 99% точностью выявляет «загрязненные» белые карлики из общего массива данных. Исследование опубликовано в журнале The Astrophysical Journal.
Белые карлики — это звезды на заключительной стадии жизни. Они израсходовали свое топливо, сбросили свои внешние слои в космос и медленно остывают. Иногда планеты, вращающиеся вокруг белого карлика, притягиваются гравитацией звезды, которая разрывает их на части и поглощает. Из-за этого звезда становится «загрязненной» тяжелыми металлами из недр планеты. Поскольку атмосфера белых карликов состоит почти полностью из водорода и гелия, присутствие других элементов можно надежно приписать внешним источникам.
«Внутренняя часть планеты буквально выжигается на поверхности белого карлика, чтобы мы могли на нее посмотреть. “Загрязненные” белые карлики <...> это единственный точный способ выяснить, из чего состоят планеты за пределами Солнечной системы, а это значит, что обнаружение “загрязненных” белых карликов очень важно», — рассказали авторы нового исследования.
Однако найти «загрязненные» белые карлики сложно. «Ручной» поиск занимает очень много времени. Поэтому команда астрономов научила искусственный интеллект анализировать данные космического телескопа Gaia. Ученые использовали многообразное обучение (manifold learning), чтобы подготовить ИИ. С помощью этого подхода алгоритм ищет схожие черты в наборе данных и объединяет подобные элементы в упрощенную визуальную диаграмму. Затем исследователи могут просмотреть диаграмму и решить, какие объекты требуют дальнейшего изучения.
«Gaia обеспечивает один из крупнейших спектроскопических обзоров белых карликов на сегодняшний день, но данные имеют настолько низкое разрешение, что мы думали, что с его помощью невозможно обнаружить загрязненные белые карлики», — рассказал Кит Хокинс из Техасского университета.
Тем не менее искусственный алгоритм проанализировал около 100 тысяч белых карликов и выделил группу из 375 перспективных звезд. Астрономы подробнее их изучили с помощью телескопа Хобби-Эберли в обсерватории Мак-Доналд в США. Прогнозы ИИ оказались верными — белые карлики действительно были «загрязненными». Точность алгоритма составила 99%.
«Наш метод может увеличить количество известных загрязненных белых карликов в десять раз, что позволит нам лучше изучить разнообразие и геологию планет за пределами нашей Солнечной системы. В конечном итоге мы хотим определить, может ли жизнь существовать за пределами нашей Солнечной системы. Если наша система уникальна среди планетарных систем, она также может быть уникальной в своей способности поддерживать жизнь», — подытожила Малия Као из Техасского университета.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
