تایید وجود ۵۰ سیاره خارج از منظومه شمسی با کمک هوش مصنوعی
به گزارش خبرگزاری مهر به نقل از سی ان ان، برای نخستین بار محققان با استفاده از الگوریتم‌های ماشین یادگیری (نوعی از هوش مصنوعی) اطلاعات مربوط به وجود سیاره‌های خارج از منظومه شمسی را تایید کردند. این اطلاعات توسط تلسکوپ کپلر جمع آوری شده بود. [n] محققان دانشگاه وارویگ و انستیتو آلن ترنینگ یک الگوریتم کشف سیارات خارج از منظومه شمسی ساختند و با استفاده از اطلاعات تلسکوپ کپلر که در دو مخزن ذخیره شده بود، به آن آموزش دادند. [n] الگوریتم مذکور در کل وجود ۵۰ سیاره خارج از منظومه شمسی از سیارات گازی شکل به اندازه نپتون تا سیاراتی کوچکتر به اندازه زمین را تایید کرد. [n] هرچند تلسکوپ کپلر هزاران سیاره احتمالی رصد کرده بود، اما هیچ گاه مشخص نبود کدام یک از این سیارات واقعی هستند. [n] محققان هنگام جستجو برای سیارات خارج از منظومه شمسی از روش ترانزیت استفاده می‌کنند که در حقیقت کاهش و افزایش نور ستارگان است. این فرایند نشان از وجود یک سیاره است که دور ستاره مدار می‌زند. اما گاهی اوقات ممکن است این نوسان نور توسط اجسام آسمانی دیگر یا حتی خطا در دوربین تلسکوپ به وجود آمده باشد. بنابراین استفاده از الگوریتم ماشین یادگیری روشی کارآمد به حساب می‌آید. [n] دیوید آرمسترانگ محقق ارشد این پژوهش در دانشگاه وارویک می‌گوید: تا به حال هیچ کس از تکنیک هوش مصنوعی برای تایید وجود سیارات استفاده نکرده است. قبلا از یادگیری ماشینی برای رده بندی سیارات استفاده شده بود. اما استفاده از این فناوری برای تایید وجود سیارات تابه حال اجرایی نشده بود. [n] در این تحقیق اشاره شده الگوریتم می‌تواند هزاران سیاره احتمالی را در چند ثانیه تایید کند و از آنجا که مبتنی بر هوش مصنوعی است، می‌توان آن را ارتقا داد تا برای اکتشافات بعدی کارآمدتر شود. [n] البته محققان در پژوهش خود اشاره می‌کنند برای تایید وجود سیارات باید از چند روش به طور همزمان استفاده کرد.
محققان برای نخستین بار با استفاده از الگوریتم یادگیری ماشینی وجود ۵۰ سیاره خارج از منظومه شمسی را تایید کردند.