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AstroSpace

Scoperti 301 nuovi esopianeti grazie all’uso del deep learning

Rodrigo Maggi by Rodrigo Maggi
Dicembre 7, 2021
in Astronomia e astrofisica, Esplorazione spaziale, News
Illustrazione esopianeti
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Sono stati scoperti 301 nuovi esopianeti grazie all’uso di un nuovo algoritmo di deep learning, da aggiungere ai 4569 già conosciuti. Si stima però, che la nostra galassia ne contenga milioni. Conoscere più esopianeti ci aiuta a comprendere meglio i pianeti e i sistemi solari. Senza limitarci alle informazioni che abbiamo, e avremo, sul nostro sistema solare. Con un catalogo sempre più ricco di pianeti, statisticamente potrebbero aumentare gli esopianeti che si trovano nella zona abitabile, quindi anche quelli che potenzialmente potrebbero ospitare la vita.

Come vengono cercati nuovi esopianeti?

Uno dei vari metodi è il metodo del transito, puntando i telescopi verso una stella. Quando un pianeta si trova nella traiettoria tra l’osservatore, in questo caso noi sulla Terra, e la stella su cui orbita, si osserva una diminuzione della luce, dovuta proprio dalla presenza del pianeta. Calcolando la percentuale di luce che viene assorbita e, conoscendo le dimensioni della stella, si può determinare la dimensione del pianeta. Misurando, invece, quanto tempo impiega il pianeta a presentarsi nuovamente di fronte alla stella si ha il periodo di rivoluzione. Una volta noto quest’ultimo, può essere applicata la terza legge del moto planetario di Keplero per determinare la distanza media del pianeta dalla sua stella.

Tutte queste osservazioni comprendono grandi quantità di dati che richiedono molto tempo per essere analizzate. Infatti, confermare la presenza di oltre 300 esopianeti in una sola volta non sarebbe possibile senza l’uso del deep learning.

Metodo del transito
Grafico chiamato curva di luce, che mostra la luminosità della stella in funzione del tempo. Credit: NASA Ames

L’utilizzo del deep learning

Il deep learning consiste in algoritmi di Machine Learning ispirati all’organizzazione del cervello, basati sull’apprendimento di più livelli di rappresentazione e astrazione. ExoMiner è un Deep Neural Network, architettura di deep learning, che sfrutta il supercomputer della NASA, Pleiades, e può distinguere gli esopianeti effettivi da “falsi positivi”. La sua progettazione è ispirata a vari test e proprietà che i ricercatori usano comunemente per confermare nuovi esopianeti. Inoltre impara utilizzando esopianeti e falsi positivi confermati in passato.

Uno dei maggiori vantaggi di ExoMiner è quello di poter analizzare grandi quantità di dati. Le missioni Kepler e K2 della NASA, hanno osservato migliaia di stelle nel proprio campo visivo, ognuna con la possibilità di ospitare più potenziali esopianeti. È quindi richiesta una grande quantità di tempo per esaminare tutti i dati, ma non con ExoMiner.

L’efficienza di ExoMiner

Qual è la differenza tra un esopianeta confermato e convalidato? Il riconoscimento di un esopianeta è confermato quando diverse tecniche di osservazione rivelano caratteristiche che possono essere spiegate soltanto da un pianeta. Convalidato significa, statisticamente, quanto è probabile o improbabile che sia un esopianeta in base ai dati analizzati. “Possiamo spiegare facilmente quali caratteristiche nei dati portano ExoMiner a confermare o meno la classificazione di un esopianeta” afferma Jon Jenkins, scienziato di esopianeti presso il Ames Research Center della NASA.

In un paper pubblicato su Astrophysical Journal, il team di Ames mostra come Exominer ha scoperto i 301 pianeti usando i dati dai set rimanenti di possibili pianeti negli archivi di Keplero. Tutti i 301 pianeti convalidati sono stati originariamente rilevati dal Kepler Science Operations Center e dal Kepler Science Office. Ma prima di ExoMiner, nessuno era in grado di convalidarli come pianeti. Il paper mostra inoltre come ExoMiner è più preciso e coerente nell’escludere i falsi positivi e sia maggiormente in grado di rivelare comportamenti e informazioni tipiche dei pianeti in orbita attorno alle proprie stelle. Il tutto dando agli scienziati la possibilità di vedere in dettaglio cosa ha portato ExoMiner alla sua conclusione.

“Quando ExoMiner dice che qualcosa è un pianeta, puoi essere sicuro che è un pianeta”, ha aggiunto Hamed Valizadegan, capo progetto di ExoMiner. “ExoMiner è estremamente accurato e in qualche modo più affidabile sia dei classificatori machine learning esistenti, sia degli esperti umani che dovrebbero emulare, a causa dei pregiudizi che derivano dall’etichettatura umana”.

Il futuro di ExoMiner

Nessuno dei nuovi esopianeti confermati sembra essere simile alla Terra o nella zona abitabile. Però condividono caratteristiche simili alla popolazione complessiva degli esopianeti confermati nelle vicinanze della nostra galassia. “Queste 301 scoperte ci aiutano a comprendere meglio i pianeti e i sistemi solari oltre il nostro, e cosa rende il nostro così unico”, ha affermato Jenkins. Visto che la ricerca di altri esopianeti continua, ExoMiner avrà più opportunità di dimostrare la sua efficienza.

Esopianeti
Lista dei vari telescopi spaziali che studiano e osservano esopianeti. Telescopi passati, presenti e futuri. Credits: Astrospace.it

Missioni che utilizzano la fotometria di transito, come il Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS), della NASA, e l’imminente missione PLAnetary Transits and Oscillations of Stars (PLATO), dell’ESA, forniranno grandi quantità di dati da analizzare. “Ora che abbiamo addestrato ExoMiner utilizzando i dati di Kepler, con una piccola messa a punto, possiamo trasferire quell’apprendimento ad altre missioni, tra cui TESS, su cui stiamo attualmente lavorando”, afferma ancora Valizadegan. “C’è spazio per crescere”.

Eyes on Exoplanets, applicazione sviluppata dalla NASA, mostra la posizione di oltre 4500 pianeti attorno ad altre stelle al di fuori del nostro sistema solare. Se conosciute, sono disponibili anche informazioni sulle caratteristiche fisiche dei pianeti e delle stelle su cui orbitano.

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Tags: Deep learningEsopianetiExoMinerMachine LearningNasaScoperta

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