Warwick의 물리학 및 컴퓨터 과학 부서와 Alan Turing Institute의 연구원은 기계 학습 기반 알고리즘을 만들어 잠재적인 외계 행성 샘플을 분석하고 어떤 것이 진짜이고 어떤 것이 '가짜' 또는 오탐지인지 결정했습니다. 행성 데이터 세트는 NASA의 Kepler 및 TESS와 같은 미션에서 발견되었습니다. 그 결과는 왕립천문학회 월간지(Monthly Notices of the Royal Astronomical Society)에 발표된 새로운 연구에서 발표되었습니다.
그들은 Kepler의 데이터 세트에 알고리즘을 사용하여 50개의 새로운 확인된 행성을 생성했으며 그 중 첫 번째는 기계 학습을 사용하여 확인되었습니다. 이 50개의 행성은 해왕성에서 지구 크기의 행성까지 크기가 다양하며 궤도는 200일에서 1일입니다.
“어떤 후보가 행성일 가능성이 더 높은지 말하는 대신 이제 정확한 통계적 확률이 무엇인지 말할 수 있습니다. 후보가 거짓 양성일 가능성이 1% 미만이면 확인된 행성으로 간주됩니다."라고 워릭 대학 물리학과의 데이비드 암스트롱 박사는 말했습니다.
일단 구축되고 훈련되면 알고리즘은 현재 방법보다 빠르고 완전히 자동화될 수 있으므로 현재 TESS 조사에서 관찰된 수천 개의 잠재적인 행성 후보를 분석하는 데 이상적입니다.
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