Группа учёных из Университета Уорика (University of Warwick) разработала и испытала модель ИИ «Ворон» (RAVEN), нацеленную на поиск кандидатов в экзопланеты в данных наблюдений. Алгоритм был применён к архивам космического телескопа TESS, который наблюдает за миллионами звёзд и фиксирует небольшие изменения их яркости. Эти изменения могут свидетельствовать о прохождении планет перед своими звёздами, что непросто подтвердить и с чем готов работать ИИ.

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

ИИ помог открыть неизвестные ранее экзопланеты в архивах телескопа-охотника TESS

Основное преимущество модели RAVEN заключается в её способности автоматически обрабатывать весь цикл анализа данных — от обнаружения сигналов до их проверки и статистического подтверждения. Искусственный интеллект обучался на большом наборе смоделированных данных, что позволило ему отличать настоящие планеты от ложных сигналов, например двойных звёзд или шумов приборов. Благодаря этому подходу удалось выявить более 2000 кандидатов в экзопланеты, около половины из которых ранее не были известны науке.

В результате анализа более 2,2 миллиона звёзд исследователям удалось подтвердить существование свыше 100 экзопланет, включая 31 ранее неизвестную. Среди обнаруженных объектов особый интерес представляют редкие типы планет, такие как сверхкороткопериодические (с орбитой менее суток), а также планеты из так называемой «пустыни горячих нептунов» — области планетарных масс, в которой такие объекты встречаются крайне редко. Кроме того, были найдены системы с близкими орбитами из нескольких планет. Все эти открытия помогают лучше понять разнообразие планетных систем и условия их формирования.

Помимо открытия новых планет, исследование позволило провести статистический анализ их распространённости. Учёные установили, что около 9–10 % звёзд, подобных Солнцу, имеют близко расположенные планеты. Также впервые было точно определено, насколько объекты из «пустыни горячих нептунов» редкие. Оказалось, что такие планеты встречаются лишь у примерно 0,08 % звёзд. Работа в очередной раз показала, что сочетание больших данных и искусственного интеллекта значительно ускоряет астрономические открытия и открывает новые возможности для изучения Вселенной.