हर गुजरते साल के साथ, अधिक से अधिक अतिरिक्त सौर ग्रहों की खोज की जाती है। मामलों को अधिक रोचक बनाने के लिए, अलग-अलग प्रणालियों के भीतर अधिक ग्रहों की खोज के लिए कार्यप्रणाली और प्रौद्योगिकी में सुधार की अनुमति है। TRAPPIST-1 के रूप में ज्ञात लाल बौने तारे के चारों ओर सात-ग्रह प्रणाली की हाल की घोषणा पर विचार करें। उस समय, इस खोज ने एक एकल तारे की परिक्रमा करने वाले अधिकांश एक्सोप्लेनेट्स के लिए रिकॉर्ड स्थापित किया।
अच्छी तरह से TRAPPIST-1 पर जाएँ! केप्लर स्पेस टेलीस्कोप और मशीन लर्निंग के लिए, Google AI और हार्वर्ड-स्मिथसोनियन सेंटर ऑफ एस्ट्रोफिजिक्स (CfA) की एक टीम ने हाल ही में केपलर -90 के सुदूरवर्ती तारा मंडल में एक आठवें ग्रह की खोज की। केप्लर -90i के रूप में जाना जाता है, इस ग्रह की खोज Google एल्गोरिदम के लिए संभव हो गई थी जिसने केपलर मिशन डेटा में एक कमजोर पारगमन संकेत के सबूत का पता लगाया था।
जो अध्ययन उनके निष्कर्षों का वर्णन करता है, जिसका शीर्षक है "डीप लर्निंग के साथ एक्सोप्लैनेट्स की पहचान: केपलर -80 के आसपास एक पांच ग्रह गुंजयमान श्रृंखला और केपलर -90 के आसपास एक आठ ग्रह", हाल ही में ऑनलाइन दिखाई दिया और प्रकाशन के लिए स्वीकार कर लिया गया है। द एस्ट्रोनॉमिकल जर्नल। शोध टीम में टेक्सास विश्वविद्यालय और CfA के Google AI और एंड्रयू वेंडरबर्ग के क्रिस्टोफर Shallue शामिल थे।
केपलर -90, एक सूर्य जैसा तारा, पृथ्वी से लगभग 2,545 प्रकाश वर्ष दूर नक्षत्र ड्रेको में स्थित है। जैसा कि कहा गया है, पिछले सर्वेक्षणों ने तारे के चारों ओर सात ग्रहों के अस्तित्व, स्थलीय (उर्फ चट्टानी) ग्रहों और गैस दिग्गजों के संयोजन का संकेत दिया था। लेकिन केप्लर डेटा के माध्यम से खोज करने के लिए बनाए गए Google एल्गोरिदम का उपयोग करने के बाद, शोध टीम ने पुष्टि की कि डेटा के भीतर एक और करीब-परिक्रमा करने वाले ग्रह का संकेत दिया गया है।
केपलर मिशन ट्रांजिट विधि (उर्फ ट्रांजिट फ़ोटोमेट्री) पर निर्भर करता है जो कि लड़ाकू सितारों के आसपास ग्रहों की मौजूदगी को प्रदर्शित करता है। इसमें चमक में आवधिक डिप्स के लिए तारों का अवलोकन होता है, जो एक संकेत है कि एक ग्रह पर्यवेक्षक के सापेक्ष स्टार (यानी पारगमन) के सामने से गुजर रहा है। अपने अध्ययन के लिए, शाल्यू और वेंडरबर्ग ने केप्लर द्वारा दर्ज प्रकाश-वक्रों को पढ़ने और पारगमन की उपस्थिति का निर्धारण करने के लिए एक कंप्यूटर को प्रशिक्षित किया।
इस कृत्रिम "न्यूरल नेटवर्क" को केपलर डेटा के माध्यम से निचोड़ा गया और कमजोर पारगमन संकेत मिला जिसने केपलर -90 के आसपास पहले से छूटे हुए ग्रह की उपस्थिति का संकेत दिया। इस खोज ने न केवल यह संकेत दिया कि यह प्रणाली हमारी खुद की तरह है, यह आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करके मेरा अभिलेखीय डेटा के मूल्य की भी पुष्टि करता है। जबकि केपलर डेटा को खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया गया है, यह शोध दर्शाता है कि अब तक के सबसे कमजोर संकेतों को भी देखा जा सकता है।
वाशिंगटन में नासा के एस्ट्रोफिजिक्स डिवीजन के निदेशक पॉल हर्ट्ज ने कहा कि हाल ही में नासा की एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया है
"जैसा कि हमने उम्मीद की थी, हमारे आर्काइव्ड केप्लर डेटा में गुप्त रोमांचक खोजें हैं, जो सही उपकरण या तकनीक का इंतजार कर रही हैं। इस खोज से पता चलता है कि हमारा डेटा आने वाले वर्षों के लिए नए शोधकर्ताओं के लिए एक खजाना साबित होगा। ”
केपलर -90 आई के रूप में जाना जाने वाला यह नया ग्रह, एक चट्टानी ग्रह है, जो पृथ्वी के आकार के बराबर है (1.32 rad 0.21 पृथ्वी रेडी) जो 14.4 दिनों की अवधि के साथ अपने तारे की परिक्रमा करता है। माना जाता है कि अपने तारे की निकटता के कारण, इस ग्रह को 709 K (436 ° C; 817 ° F) के अत्यधिक तापमान का अनुभव होता है - यह बुध के दिन के 700 K (427 ° C, 800 ° F) से अधिक गर्म बनाता है।
Google की रिसर्च टीम Google AI के साथ एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में, Shallue ने सोचा कि केप्लर डेटा को न्यूरल नेटवर्क लागू करने के विचार के साथ यह सीखने के बाद कि खगोल विज्ञान (विज्ञान की अन्य शाखाओं की तरह) तेजी से एक "बड़ा डेटा" चिंता बन रहा है। जैसे-जैसे डेटा संग्रह की तकनीक अधिक उन्नत होती जाती है, वैज्ञानिक अपने आप को लगातार बढ़ते आकार और जटिलता के डेटा सेटों के साथ जलते हुए पाते हैं। जैसा कि शालू ने समझाया:
“अपने खाली समय में, मैंने’ बड़े डेटा सेट के साथ एक्सोप्लैनेट खोजने के लिए ’शुरू किया और केप्लर मिशन और उपलब्ध विशाल डेटा सेट के बारे में पता लगाया। मशीन लर्निंग वास्तव में उन स्थितियों में चमकती है जहां इतना अधिक डेटा है कि मनुष्य इसे स्वयं के लिए नहीं खोज सकते। ”
केपलर मिशन ने अपने पहले चार वर्षों के संचालन में, एक डेटासेट जमा किया जिसमें 35,000 संभावित ग्रह पारगमन संकेत शामिल थे। अतीत में, डेटा में सबसे अधिक आशाजनक संकेतों को सत्यापित करने के लिए स्वचालित परीक्षण और कभी-कभी दृश्य निरीक्षण का उपयोग किया जाता था। हालांकि, सबसे कमजोर संकेतों को अक्सर इन तरीकों से याद किया गया था, जिससे दर्जनों या सैकड़ों ग्रहों को छोड़ दिया गया था।
इस पर सुधार करने के लिए, शाल्यू ने एंड्रयू वेंडरबर्ग - एक नेशनल साइंस फाउंडेशन ग्रेजुएट रिसर्च फेलो और नासा सागन फेलो - को यह देखने के लिए तैयार किया कि क्या मशीन लर्निंग डेटा को माइन कर सकता है और अधिक संकेतों को बदल सकता है। पहले चरण में केपलर एक्सोप्लैनेट कैटलॉग से 15,000 पूर्व-संरेखित संकेतों के एक सेट का उपयोग करते हुए ट्रांज़िटिंग एक्सोप्लैनेट की पहचान करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण शामिल था।
परीक्षण सेट में, तंत्रिका नेटवर्क ने 96% सटीकता दर के साथ सही ग्रहों और झूठे सकारात्मक की पहचान की। यह दर्शाने के बाद कि यह पारगमन संकेतों को पहचान सकता है, टीम ने अपने तंत्रिका नेटवर्क को 670 स्टार सिस्टमों में कमजोर संकेतों की खोज करने का निर्देश दिया, जिनके पास पहले से ही कई ज्ञात ग्रह थे। इनमें केप्लर -80 शामिल थे, जिसमें पहले से ज्ञात पांच ग्रह थे और केप्लर -90, जिसमें सात थे। जैसा कि वेंडरबर्ग ने संकेत दिया:
“हमें ग्रहों की झूठी सकारात्मकता बहुत मिली, लेकिन संभावित रूप से अधिक वास्तविक ग्रह भी। यह चट्टानों के माध्यम से जवाहरात खोजने के लिए स्थानांतरण पसंद है। यदि आपके पास एक महीन छलनी है तो आप और अधिक चट्टानें पकड़ेंगे, लेकिन आप और जवाहरात भी पकड़ सकते हैं। ”
केप्लर -80 में छठे ग्रह को केपलर -80 ग्रा के रूप में जाना जाता है, जो एक पृथ्वी के आकार का ग्रह है जो अपने पांच पड़ोसी ग्रहों के साथ एक प्रतिध्वनि श्रृंखला में है। यह तब होता है जब ग्रहों को उनके पारस्परिक गुरुत्वाकर्षण द्वारा एक अत्यंत स्थिर प्रणाली में बंद कर दिया जाता है, जो कि TRAPPIST-1 के सात ग्रहों के अनुभव के समान है। दूसरी ओर केप्लर -90 आई, पृथ्वी के आकार का एक ग्रह है जो 90 बी और 90 सी के बाहर बुध जैसी स्थितियों और कक्षाओं का अनुभव करता है।
भविष्य में, शाल्यू और वेंडरबर्ग ने अपने तंत्रिका नेटवर्क को केपलर के 150,000 से अधिक सितारों के पूर्ण संग्रह पर लागू करने की योजना बनाई है। इस विशाल डेटा सेट के भीतर, कई और ग्रहों के दुबले होने की संभावना है, और संभवत: पहले से ही सर्वेक्षण किए गए मल्टी-प्लैनेटरी सिस्टम के भीतर बोली। इस संबंध में, केपलर मिशन (जो कि पहले से ही एक्सोप्लैनेट रिसर्च के लिए अमूल्य है) ने दिखाया है कि इसके पास बहुत कुछ है।
जेसी डॉट्सन के रूप में, नासा के एम्स रिसर्च सेंटर में केप्लर के परियोजना वैज्ञानिक ने इसे रखा:
"ये परिणाम केपलर मिशन के स्थायी मूल्य को प्रदर्शित करते हैं। डेटा को देखने के नए तरीके - जैसे कि मशीन सीखने के एल्गोरिदम को लागू करने के लिए यह प्रारंभिक चरण का शोध - अन्य सितारों के आसपास ग्रह प्रणालियों की हमारी समझ में महत्वपूर्ण प्रगति जारी रखने का वादा करता है। मुझे यकीन है कि लोगों को खोजने के लिए प्रतीक्षा कर रहे डेटा में पहले से कहीं अधिक हैं। "
स्वाभाविक रूप से, यह तथ्य कि सूर्य जैसा तारा अब आठ ग्रहों की प्रणाली (जैसे कि हमारे सौर मंडल) के लिए जाना जाता है, ऐसे लोग हैं जो आश्चर्यचकित करते हैं कि क्या यह प्रणाली अतिरिक्त-स्थलीय जीवन खोजने के लिए एक अच्छा दांव हो सकती है। लेकिन इससे पहले कि कोई बहुत ज्यादा उत्साहित हो जाए, यह ध्यान देने योग्य है कि केप्लर -90 s ग्रह सभी तारे की कक्षा के निकट हैं। यह सबसे बाहरी ग्रह, केप्लर -90 ह, अपने तारे के समान दूरी पर परिक्रमा करता है, जैसा कि पृथ्वी सूर्य से करती है।
किसी अन्य तारे के चारों ओर आठवें ग्रह की खोज का अर्थ यह भी है कि वहां एक प्रणाली है जो कुल ग्रहों की संख्या में सौर मंडल को टक्कर देती है। हो सकता है कि 2006 के IAU के फैसले पर हमने पुनर्विचार किया हो - आप जानते हैं कि प्लूटो को "डिमोटेड" कहां किया गया था? और जब हम इस पर काम करते हैं, तो शायद हमें सेरेस, एरिस, ह्यूमिया, माकेमेक, सेडना और बाकी के प्लैथथूड को फास्ट ट्रैक करना चाहिए। अन्यथा, हम अपने रिकॉर्ड को मेनटेन करने के बारे में और क्या योजना बनाते हैं?
भविष्य में, इसी तरह की मशीन सीखने की प्रक्रियाओं को अगली पीढ़ी के एक्सोप्लेनेट-हंटिंग मिशनों पर लागू किए जाने की संभावना है, जैसे ट्रांसिटिंग एक्सोप्लेनेट सर्वे सैटेलाइट (टीईएसएस) और जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप (जेडब्ल्यूएसटी)। ये मिशन क्रमशः 2018 और 2019 में शुरू होने वाले हैं। और इस बीच, केप्लर से कई और खुलासे होने की उम्मीद है!
