Yeni bir derin öğrenme algoritması Dünya 2.0’ı bulabilir

Makine öğrenimi gökbilimcilerin Dünya benzeri ötegezegenleri bulmasına nasıl yardımcı olabilir? Uluslararası araştırmacılardan oluşan bir ekip, radyal hız (RV) tespit yönteminden elde edilen verileri kullanarak Dünya benzeri dış gezegenleri tespit etmek için yeni bir sinir ağı tabanlı algoritmanın nasıl kullanılabileceğini araştırırken, yeni bir çalışmanın ele almayı umduğu şey budur.

Bu çalışma, gökbilimcilerin, ev sahibi yıldızdan gelen yoğun yıldız faaliyeti nedeniyle RV verileri içinde tanımlanması geleneksel olarak zor olan Dünya benzeri ötegezegenleri tespit etmede daha etkili yöntemler geliştirmelerine yardımcı olma potansiyeline sahiptir. Çalışma yayınlanan üzerinde arXiv ön baskı sunucusu.

Çalışma şunu belirtiyor: “Makine öğrenimi, bilimsel alanda büyük miktarlarda veriyi işlemek için en etkili ve başarılı araçlardan biridir. Makine öğrenimine dayalı birçok algoritma, düşük kütleli ve/veya uzun yıldızları daha iyi tespit etmek amacıyla yıldız aktivitesini azaltmak için önerilmiştir. Bu algoritmalar iki kategoriye ayrılabilir: denetimli öğrenme ve denetimsiz öğrenme. Denetimli öğrenmenin avantajı, önerilen modelin geniş bir değişken kümesi içermesi ve eğitim verilerine dayalı olarak nispeten doğru tahminler üretme yeteneğine sahip olmasıdır.”

Araştırma için araştırmacılar, yıldız aktivitesi verileri içindeki ötegezegenleri tespit etme yeteneğini belirlemek için algoritmalarını üç yıldıza uyguladılar: Güneşimiz, Alpha Centauri B (HD 128621) ve Tau ceti (HD 10700), Alpha Centauri B’nin konumu Dünya’dan yaklaşık 4,3 ışıkyılı uzaklıkta ve Tau ceti Dünya’dan yaklaşık 12 ışıkyılı uzaklıkta bulunuyor.

Algoritmaya simüle edilmiş gezegen sinyalleri ekledikten sonra araştırmacılar, algoritmalarının güneşimiz için 10 ila 550 gün, Alpha Centauri B için 10 ila 300 gün ve Tau ceti için 10 ila 350 gün arasında değişen potansiyel yörünge periyotlarına sahip simüle edilmiş dış gezegenleri başarıyla tanımladığını buldu.

Alpha Centauri B’nin şu anda birçok potansiyel ötegezegen tespitine sahip olduğunu ancak hiçbiri doğrulanmadığını, Tau ceti’nin ise şu anda sisteminde “doğrulanmamış” olarak listelenen sekiz ötegezegenin bulunduğunu belirtmek önemlidir.

Ayrıca algoritma, bu sonuçların, potansiyel olarak Dünya’nın yaklaşık dört katı büyüklüğünde ve bu yıldızların yaşanabilir bölgeleri içinde yer alan dış gezegenlere sahip olan Alpha Centauri B ve Tau ceti’ye karşılık geldiğini belirledi. Algoritmaya daha fazla yıldız aktivitesi verisi ekledikten sonra araştırmacılar, algoritmanın, Güneşimizden Dünya ile aynı mesafede yörüngede dönen, Dünya’nın yaklaşık 2,2 katı büyüklüğünde simüle edilmiş bir ötegezegeni başarıyla tanımladığını keşfettiler.

Çalışmanın sonuçlarında şu ifadelere yer verildi: “Bu yazıda, birkaç günden birkaç yüz güne kadar olan periyotlarda düşük kütleli gezegenlerin tespitini geliştirmek için spektral düzeyde yıldız aktivitesini etkin bir şekilde azaltmak için bir sinir ağı çerçevesi geliştirdik. Güneş tipi yıldızların yaşanabilir bölgesine karşılık geliyor.”

Çalışma, RV verileri içerisinde Dünya benzeri dış gezegenleri bulmaya odaklanırken, araştırmacılar, geçiş süresi, faz ve uzay bazlı fotometri dahil olmak üzere ek verilerin, Dünya benzeri dış gezegenleri tanımlamak için kullanılabileceğini belirtiyor.

Avrupa Uzay Ajansı’nın şu anda geliştirilmekte olan ve 2026’da fırlatılması planlanan PLATO uzay teleskobu misyonunun bunu başarabileceğini vurguluyorlar. Fırlatmanın ardından, Dünya’nın karşı tarafında bulunan güneş-Dünya L2 Lagrange noktasına konuşlandırılacak. Güneş’ten, karasal (kayalık) dış gezegenlere vurgu yaparak geçiş yöntemini kullanarak dış gezegenleri arayan bir milyona kadar yıldızı tarayacak.

Bu çalışma, NASA tarafından onaylanan ötegezegen sayısının bu yazının yazıldığı sırada 5.632’ye ulaşmasıyla birlikte geliyor; bu sayı, 201 karasal ötegezegenden oluşuyor ve aynı zamanda yaklaşmakta olan PLATO misyonuna Samanyolu galaksimizde çok daha fazla karasal ötegezegen keşfetme fırsatı sunuyor.