Поскольку экзопланеты находятся очень далеко от нас, исследования их атмосфер представляют большую сложность для ученых. В новом исследовании показано, что искусственный интеллект (ИИ) может стать одним из наших лучших инструментов для изучения атмосфер экзопланет – но лишь в том случае, если мы сможем показать, что эти алгоритмы мышления основаны на надежном, научном методе, а не пытаются «обмануть систему».
Астрономы обычно используют для обнаружения экзопланет транзитный метод, состоящий в измерении изменений интенсивности света звезды при прохождении перед ней планеты. Если на планете имеется атмосфера, то она также может поглощать некоторую часть звездного света. Наблюдая это событие в различных длинах волн – или цветах – можно выявить в спектре поглощенного звездного света характерные «отпечатки пальцев», соответствующие тем или иным молекулам атмосферных газов. Типичный сигнал, формируемый в атмосфере планеты, подобной Юпитеру, ослабляет свет солнцеподобной звезды всего лишь примерно на 0,01 процента. Планеты, похожие на Землю, формируют еще в 10-100 раз менее интенсивный сигнал. Это можно сравнить с попыткой определить цвет глаза кошки, находящейся на поверхности Земли, при наблюдениях, проводимых с борта самолета, пролетающего над нашей планетой.
В ближайшем будущем ожидается, что космические обсерватории нового поколения, такие как James Webb Space Telescope (JWST) и Ariel Space Mission, которые будут вести наблюдения экзопланет с околосолнечных орбит, будут снимать высококачественные спектры для тысяч атмосфер экзопланет. Но несмотря на большое воодушевление ученых в отношении будущих успехов этих миссий, в ряде новых исследований отмечается, что анализ результатов таких наблюдений может представлять собой большую проблему. Из-за сложной природы газовых оболочек планет анализ одной транзитной планеты может занимать несколько суток или даже недель.
Поэтому вполне естественно, что ученые обращаются к альтернативным инструментам. ИИ хорошо зарекомендовал в плане «запоминания» больших объемов данных и «тренировки» на них для последующего выполнения различных задач. Поэтому ученые пытались использовать ИИ для прогнозирования концентраций различных химических соединений в атмосферах планет.
В новом исследовании, проведенной группой под руководством Каи Хоу Ипа (Kai Hou Yip) из Университетского колледжа Лондона, Соединенное Королевство, показано, что ИИ хорошо подходит для этих целей. Но для того, чтобы это доказать, авторы обратились к рассмотрению логики ИИ.
В своей работе Хоу Ип и его коллеги проанализировали мышление ИИ при помощи нового оригинального метода, суть которого состоит в идентификации наиболее значимых с точки зрения распознавания при помощи ИИ признаков объекта методом последовательного «размывания» различных областей распознаваемого образа. Если задача ИИ состоит в идентификации кошки (см. фото), то постепенным размыванием то одних, то других частей ее тела можно выяснить, что для ИИ наиболее важными участками являются морда и лапы, в то время как размытие зоны, находящейся в районе туловища животного, мало влияет на надежность идентификации, проиллюстрировали свой подход авторы.
Работа опубликована в журнале Astrophysical Journal.
По информации https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=20211201181229
Обозрение "Terra & Comp".
