कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने वारविक विश्वविद्यालय के खगोलविदों को NASA TESS मिशन के डेटा में सैकड़ों पहले छिपे बहिर्ग्रह खोजने में मदद की। नई RAVEN प्रणाली ने दूरबीन के काम के पहले चार वर्षों में 2,2 मिलियन से अधिक तारों के प्रेक्षणों को संसाधित किया।
RAVEN एक ही पाइपलाइन में स्वचालित संकेत पहचान, मशीन लर्निंग और सांख्यिकीय सत्यापन को जोड़ती है। परिणामस्वरूप, टीम ने 118 नए ग्रहों की पुष्टि की और 2000 से अधिक उच्च-गुणवत्ता वाले उम्मीदवारों को चिह्नित किया, जिनमें से लगभग एक हज़ार पहले अज्ञात थे।
खोजों में अति-अल्प-परिक्रमण-काल वाले लोक भी शामिल हैं, जो अपने तारे की परिक्रमा 24 घंटे से भी कम समय में पूरी करते हैं। ऐसी वस्तुएँ विशेष रूप से रोचक हैं क्योंकि वे अत्यधिक परिस्थितियों में स्थित होती हैं।
विश्लेषण से पता चला कि सूर्य जैसे 9–10 % तारों के निकट ग्रह हैं। यह Kepler के आँकड़ों से मेल खाता है, परंतु दस गुना अधिक परिशुद्धता के साथ। इसके अतिरिक्त, पहली बार «नेप्च्यून मरुस्थल» की दुर्लभता को सटीक रूप से मापा गया — वह क्षेत्र जहाँ नेप्च्यून के आकार के ग्रह लगभग नहीं मिलते। ऐसे लोक सूर्य-प्रकार के तारों के केवल 0,08 % के पास पाए गए।
«अपनी नई RAVEN पाइपलाइन का उपयोग करते हुए, हम 118 नए ग्रहों और 2000 से अधिक उम्मीदवारों की पुष्टि कर सके, जिनमें से लगभग 1000 पूरी तरह नए हैं», — अध्ययन की प्रमुख लेखिका डॉक्टर मरीना लाफ़ार्गा माग्रो ने कहा।
टीम ने पहले अज्ञात, निकट कक्षाओं वाले बहुग्रहीय तंत्र भी खोजे। प्राप्त सूचियाँ और उपकरण अन्य शोधकर्ताओं के लिए प्रेक्षणों की योजना बनाने हेतु पहले से ही उपलब्ध हैं।
ये आँकड़े यूरोपीय अंतरिक्ष एजेंसी के PLATO जैसे भावी मिशनों के लक्ष्यों के चयन को कैसे प्रभावित करेंगे?
यह कार्य Monthly Notices of the Royal Astronomical Society में प्रकाशित हुआ है। वैज्ञानिक इस बात पर बल देते हैं कि स्वच्छ और सुव्याख्यायित नमूना यह बेहतर समझने में सक्षम बनाएगा कि तारों के निकट ग्रह-तंत्र कैसे बनते और विकसित होते हैं।
