Фото: ESO/M. Kornmesser/Wikimedia Commons

Искусственный интеллект в виде машинного обучения позволяет раскрыть неожиданные связи, скрытые в сложной математике, вытекающей из общей теории относительности, и применить все это для поиска новых планет у других звезд. По словам американских астрономов из Калифорнийского университета в Беркли, прежние теории десятилетней давности, до сих пор используемые для объяснения наблюдений за гравитационным микролинзированием — когда планеты, проходящие перед фоновой звездой, ненадолго увеличивают ее яркость, — уже устарели, и для более быстрого и надежного обнаружения экзопланет необходимы новые алгоритмы искусственного интеллекта. Статья об этом опубликована в журнале Nature Astronomy.

Когда гравитирующий объект оказывается на переднем плане, кривая блеска фоновой звезды — т.е. зависимость ее яркости от времени — оказывается часто слишком сложной для того, чтобы однозначно восстановить стоящее за всем этим явление. Часто приходится выбирать среди нескольких планетных орбит, которые могут одинаково хорошо объяснить данную кривую блеска. Алгоритмы искусственного интеллекта в таких случаях могут подсказать более точный математический способ интерпретации того, что телескопы на самом деле обнаруживают во время микролинзирования, позволяя тем самым компенсировать несовершенство все еще недостаточно полной и слишком упрощенной теории.

"Алгоритмы, который мы разработали, привели нас к открытию чего-то нового и фундаментального в уравнениях, которые управляют общим релятивистским эффектом искривления света двумя массивными телами", — написал руководитель проекта, профессор астрономии Калифорнийского университета в Беркли Джошуа Блум, в своем блоге. Он считает, что открытие, сделанное аспирантом того же университета Кемином Чжаном, показывает, что системы ИИ могут выявлять фундаментальные соотношения в теории, которые ранее упускали из виду люди.

"Я утверждаю, что все это представляет собой один из первых примеров — если не самый первый, — когда ИИ используется для получения новых теоретических знаний в математике и астрономии, — заявил Блум. — Подобно тому, как Стив Джобс предположил, что компьютеры могут быть велосипедами для разума, мы отыскали структуры ИИ, которые могли бы послужить интеллектуальной ракетой для ученых".

Астрономы проверили новый алгоритм, предложенный искусственным интеллектом, для интерпретации кривых блеска микролинзирования на сотнях возможных орбитальных конфигураций звезд и экзопланет и пришли к выводу, что до сих пор используемые интерпретации микролинзирования на самом деле являются лишь частными случаями более общей теории, объясняющей все многообразие неясностей в событиях микролинзирования.

Подготовил: Сергей Дага