人工知能の助けにより、ウォリック大学の天文学者たちはNASAのTESSミッションのデータの中に、これまで隠れていた数百個の系外惑星を発見した。新しいシステムRAVENは、望遠鏡の運用最初の四年間における2,2百万個以上の恒星の観測データを処理した。
RAVENは、自動的な信号検出、機械学習、統計的検証を一つのパイプラインに統合している。その結果、チームは118個の新たな惑星を確認し、2000個以上の高品質な候補を選び出したが、そのうちのほぼ千個はこれまで知られていなかった。
発見されたものの中には、恒星の周りを24時間足らずで一周する超短周期の世界もある。こうした天体は極端な環境下にあるため、特に興味深い。
分析の結果、太陽に似た恒星の9～10%が近接した惑星を持っていることが示された。これはKeplerのデータと一致するが、精度は十倍高い。さらに、初めて「海王星の砂漠」——海王星サイズの惑星がほとんど存在しない領域——の希少さを正確に測定することに成功した。そのような世界は、太陽型の恒星のわずか0,08%でしか見つかっていない。
「私たちの新しいパイプラインRAVENを使うことで、118個の新たな惑星と2000個以上の候補を確認することができました。そのうちのほぼ1000個はまったく新しいものです」と、研究の筆頭著者であるマリナ・ラファルガ・マグロ博士は述べた。
チームはまた、これまで知られていなかった、軌道が近接した多重惑星系も発見した。得られたカタログとツールは、観測計画を立てるために他の研究者たちがすでに利用できるようになっている。
これらのデータは、欧州宇宙機関のPLATOのような将来のミッションの目標選定にどのような影響を与えるのだろうか。
この研究はMonthly Notices of the Royal Astronomical Societyに掲載された。科学者たちは、純粋でよく特徴づけられたサンプルによって、恒星の近くで惑星系がどのように形成され進化するのかをよりよく理解できるようになると強調している。
