Исследователи из Университета Берна и Национального центра компетенций в исследованиях (NCCR) PlanetS создали модель машинного обучения, которая помогает находить звездные системы с планетами, похожими на Землю. Алгоритм предсказывает, где во Вселенной могут скрываться планеты с условиями для жизни.
Модель разработала команда под руководством доктора Жанны Давуль, которая сейчас работает в Немецком аэрокосмическом центре (DLR) в Берлине. Она обучала алгоритм на основе данных знаменитой Бернской модели формирования и эволюции планет, которая описывает, как возникают и развиваются планеты в протопланетных дисках. Алгоритм анализирует характеристики систем и определяет, могут ли они содержать планеты, подобные Земле. Точность модели достигает 99%, то есть почти все системы, которые она выделяет, имеют потенциал для таких планет. В реальных наблюдениях модель нашла 44 системы, где вероятно существуют неоткрытые землеподобные планеты.
Эта технология сокращает время поиска экзопланет, подходящих для жизни, и повышает шансы на их обнаружение. Соавторы исследования, профессор Янн Алибер и аспирант Ромен Эльтшингер, подчеркивают, что модель будет полезна для миссий, таких как PLATO и LIFE, нацеленных на изучение небольших холодных планет.