![Астрономы обнаружили тысячи планет, в том числе десятки потенциально пригодных для жизни. Чтобы отсеять их, необходимо изучить их атмосферы. В этом могут помочь искусственный интеллект и машинное обучение.](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/524/801/449/52480144909224e83aca76d2dffa40e0.jpg)
Современной астрономии было бы трудно обойтись без ИИ и машинного обучения (МО), которые стали незаменимыми инструментами. Только они способны управлять и работать с огромными объёмами данных, которые генерируют современные телескопы. МО может просеивать большие массивы данных, выискивая в них закономерности, на поиск которых у человека ушло бы гораздо больше времени.
Поиск биопризнаков на землеподобных экзопланетах — важнейшая часть современной астрономии, и МО может сыграть в ней большую роль.
Поскольку экзопланеты так далеки, астрономы обращают пристальное внимание на те из них, которые позволяют проводить просвечивающую спектроскопию. Когда звёздный свет проходит через атмосферу планеты, спектроскопия позволяет разделить свет на различные длины волн. Затем астрономы исследуют свет на предмет наличия в нём признаков определённых молекул. Однако химические биосигнатуры в атмосферах экзопланет очень сложны, поскольку естественные небиологические процессы могут генерировать некоторые из тех же самых сигнатур.
![Это модель спектра пропускания «Уэбба» для планеты, похожей на Землю. Здесь показаны длины волн солнечного света, которые поглощают такие молекулы, как озон (O3), вода (H2O), углекислый газ (CO2) и метан (CH4). Ось y показывает количество света, блокируемого атмосферой Земли, а не яркость солнечного света, проходящего через атмосферу. Яркость уменьшается снизу вверх. Понимание спектра Земли помогает учёным интерпретировать спектры экзопланет.](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/b12/bac/a48/b12baca4800a5ed5ac058e8744248410.jpg)
Хотя этот метод является мощным, он сталкивается с некоторыми трудностями. Звёздная активность, такая как звездопады и вспышки, может загрязнять сигнал, а свет от атмосферы может быть очень слабым по сравнению со светом звезды. Если в атмосфере экзопланеты есть облака или дымка, это может затруднить обнаружение молекулярных линий поглощения в спектроскопических данных. Дополнительную сложность создаёт рэлеевское рассеяние, кроме того, может существовать несколько различных интерпретаций одного и того же спектроскопического сигнала. Чем больше этих типов "шума" в сигнале, тем хуже соотношение сигнал/шум. Зашумлённые данные — данные с низким соотношением сигнал/шум — представляют собой ярко выраженную проблему.
Мы все ещё открываем различные типы экзопланет и планетарных атмосфер, а наши модели и методы анализа не завершены. В сочетании с проблемой низкого соотношения сигнал/шум эта пара представляет собой серьёзное препятствие.
Но, как говорится в новом исследовании, тут может помочь машинное обучение. Работа "Машинная классификация потенциальных биосигнатур на землеподобных экзопланетах с использованием спектров передачи с низким отношением сигнал/шум" находится на рассмотрении в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Ведущий автор — Дэвид С. Дуке-Кастаньо из группы вычислительной физики и астрофизики Университета Антиокии в Медельине, Колумбия.
«Уэбб» — наш самый мощный инструмент для просвечивающей спектроскопии, и он даёт впечатляющие результаты. Но есть проблема: время наблюдений. Некоторые наблюдения требуют огромного количества времени. Для обнаружения таких вещей, как озон, может потребоваться непомерно большое количество транзитов. Если бы у нас было неограниченное количество времени для наблюдений, это не имело бы такого большого значения.
Одно исследование показало, что в случае TRAPPIST-1e для получения статистически значимых обнаружений может потребоваться до 200 транзитов. Число транзитов становится более разумным, если поиск ограничивается метаном и водяным паром. "Исследования показали, что при разумном количестве транзитов можно обнаружить присутствие этих атмосферных видов, которые обычно ассоциируются с глобальной биосферой", — пишут авторы. К сожалению, метан не является такой же надёжной биосигнатурой, как озон.
Учитывая время, необходимое для обнаружения некоторых из этих потенциальных биомаркеров, исследователи говорят, что, возможно, было бы лучше использовать «Уэбба» для проведения исследований по соотношению сигнал/шум. "Хотя это может не позволить получить статистически значимые результаты, это, по крайней мере, позволит планировать последующие наблюдения интересных целей с помощью нынешних и будущих более мощных телескопов (например, ELT, LUVOIR, HabEx, Roman, ARIEL)", — пишут авторы, ссылаясь на названия телескопов, которые находятся в стадии строительства или планирования.
Исследователи разработали инструмент машинного обучения, который поможет решить эту проблему. По их словам, он может ускорить поиск пригодных для жизни миров за счёт использования возможностей искусственного интеллекта. "В этой работе мы разработали и протестировали общую методологию машинного обучения, предназначенную для классификации спектров излучения с низким отношением сигнал/шум в соответствии с их потенциальной возможностью содержать биосигнатуры", — пишут они.
Поскольку большая часть данных спектроскопии атмосферы экзопланет представляет собой шум, инструмент МО предназначен для их обработки, определения уровня шума и классификации атмосфер, которые могут содержать метан, озон и/или воду или быть достаточно интересными для последующих наблюдений".
Команда создала миллион синтетических атмосферных спектров на основе известной планеты TRAPPIST-1 e, а затем обучила на них свои МО-модели. TRAPPIST-1e по размерам похожа на Землю и является скалистой планетой в обитаемой зоне своей звезды. "Система TRAPPIST-1 привлекла значительное внимание учёных в последние годы, особенно в области планетарных наук и астробиологии, благодаря своим исключительным характеристикам", — говорится в статье.
![Изображение скалистой экзопланеты TRAPPIST-1e, похожей по размеру на Землю.](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/e18/cc1/6cb/e18cc16cb2f1a1aafed1f2e4953e68a2.png)
Система TRAPPIST-1 известна тем, что в ней находится наибольшее количество каменистых планет среди всех обнаруженных нами систем. По мнению исследователей, это идеальный кандидат для обучения и тестирования МО-моделей, поскольку астрономы могут получить благоприятные показания сигнал/шум за разумное время. Планета TRAPPIST-1e, вероятно, имеет компактную атмосферу, подобную земной. Полученные модели были успешными и правильно определяли спектры пропускания с подходящими уровнями SNR.
Исследователи также протестировали свои модели на реалистичных синтетических атмосферных спектрах современной Земли. Их система успешно определила синтетические атмосферы, содержащие метан и/или озон в соотношениях, аналогичных протерозойской Земле. В протерозое атмосфера претерпела фундаментальные изменения из-за кислородной катастрофы.
Она изменила всё. Она позволила сформироваться озоновому слою, создала условия для процветания сложной жизни и даже привела к образованию огромных залежей железной руды, которые мы добываем сегодня. Если на других экзопланетах развилась фотосинтетическая жизнь, их атмосферы должны быть похожи на земную атмосферу протерозоя, так что это релевантный маркёр для биологической жизни. (Недавнее открытие тёмного кислорода имеет серьёзные последствия для нашего понимания кислорода как биомаркера в атмосферах экзопланет).
В своей статье авторы описывают обнаружение кислорода или озона как "драгоценный камень" спектроскопических сигнатур экзопланет. Но существуют и абиотические источники, и то, являются ли кислород или озон биотическими, может зависеть от того, что ещё присутствует в сигнатуре. "Чтобы отличить биотический O2 от абиотического, можно искать специфические спектральные отпечатки", — пишут авторы.
Чтобы оценить эффективность своей модели, им нужно знать, какие атмосферы экзопланет определены правильно, а какие — ложно.
Результаты также должны быть классифицированы как истинно положительные или истинно отрицательные, по отношению к точности измерений, или ложно положительные или ложно отрицательные, то есть ошибки. Чтобы упорядочить данные, они создали систему классификации, которую назвали матрицей запутанности.
«На диаграмме мы ввели категорию "интересный", чтобы выделить планеты, которые заслуживают последующих наблюдений или углублённого анализа», — поясняют авторы. «Следует ещё раз напомнить, что в центре внимания данной работы находится не обнаружение биосигнатур с помощью МО, а маркировка планет, которые являются интересными или нет».
![Матрица запутанности имеет четыре классификации – true positive, false negative, false positive, true negative](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/c12/c97/0cc/c12c970ccf8406fb1abe1e24547fea15.png)
Одна из моделей успешно определила вероятные биосигнатуры в спектрах протерозойской Земли после единственного транзита. На основе проведённого тестирования они объясняют, что «Уэбб» успешно обнаружит большинство "обитаемых земных планет, наблюдаемых с помощью JWST/NIRSpec PRISM вокруг М-карликов, расположенных на расстояниях, близких или меньших, чем TRAPPIST-1 e". Если, конечно, они существуют.
Эти результаты могут помочь в дальнейшей работе «Уэбба». Исследователи пишут, что "стратегии с машинной поддержкой, подобные представленным здесь, могут значительно оптимизировать использование ресурсов «Уэбба» для поиска биосигнатур". Они могут упростить процесс и увеличить шансы на то, что последующие наблюдения обнаружат перспективных кандидатов. Телескоп работает уже два года и семь месяцев в рамках своей основной миссии, запланированной на пять с половиной лет. (Хотя в целом телескоп может проработать до 20 лет.) Всё, что может оптимизировать драгоценное время наблюдений космического телескопа, — это победа.
В целом, исследование представляет модель машинного обучения, которая может сэкономить время и ресурсы. Она быстро просматривает атмосферные спектры потенциально пригодных для жизни экзопланет. Хотя она не определяет, какие из них содержат биомаркеры, она может выявить лучших кандидатов для последующего наблюдения всего после 1-5 транзитов, в зависимости от типа атмосферы. Для некоторых типов потребуется большее количество транзитов, но модель всё равно экономит время.
"Идентификация планеты как «интересной» сделает распределение наблюдательного времени таких ценных ресурсов, как «Уэбб», более эффективным, что является важной целью в современной астрономии", — пишут они.
Комментарии (14)
All999
07.08.2024 19:23+1Широко известная картинка, где фотоаппарат не распознает негров - результат обучения на белых. Тут ничего такого не потеряется?
А ещё, как известно, камни из неба выпадать не могут, поэтому французская академия наук сообщения о метеоритах не рассматривает, наряду с вечным двигателем. Возможно, мы ещё чего-то не знаем, а значит, не сможем приучить к этому компьютер.
может потребоваться до 200 транзитов.
Т.е искать есть смысл только у красных карликов, у них зона жизни близко, тамошний год несколько наших дней, транзиты будут частыми. Но эти звезды не очень устойчиво горят, там условия для жизни не очень. Зато искать под фонарем удобно. Если учится искать там, то, например, нашу Землю можно и не найти, транзиты редкие, условия могут оказаться в чём-то отличающиеся от краснокарликовых планет.
Olegsoft
07.08.2024 19:23Я так понимаю эти поиски уже все максимально автоматизированы ? И телескоп в нужную дату сам наводится на планету. Ии подключить и точно что нить да найдут.
All999
07.08.2024 19:23Ии подключить и точно что нить да найдут.
Не "чтонить", а только то, что догадались поискать. Чего не догадались, того не найдут. Причем, если данные будут считаться "обработанными", то информация может быть утерянной навсегда.
Как хранятся данные с телескопов? Там же многие терабайты в сутки с каждого. Их хранят в сыром виде, или сжимают с потерями?
saag
07.08.2024 19:23Предположим нашли, тяготение подходящее, вода в жидком виде, планета не в приливном захвате у звезды, звезда стабильная. Дальше то что, собирать усилием воли из остатков трубы бани звездолет и лететь туда, так после облака Оорта заблокируется медийная система, т.к. вышли из области поддержки поставщиком оборудования? А крики что не дай бог люди заразят собой чужую планету и там все погибнет?
ababich
07.08.2024 19:23Предположим нашли, тяготение подходящее, вода в жидком виде, планета не в приливном захвате у звезды, звезда стабильная. Дальше то что,
да ничего
ищут же "пригодные для жизни"...
Астрономы ускоряют поиск пригодных для жизни миров
а надо бы искать пригодных для зарождения жизни...
но как наша жизнь зародилось никто не знает и шансов узнать похоже нет...
так что это цирк будет и дальше продолжаться :)))
kompilainenn2
07.08.2024 19:23Есть мнение, что мы не видим признаков чужой жизни, потому что мы те самые Предтечи, мы и есть первая жизнь
ababich
07.08.2024 19:23Есть мнение, что мы не видим признаков чужой жизни, потому что мы те самые Предтечи, мы и есть первая жизнь
все может быть проще : 1)вероятность возникновения жизни очень мала (и вообще непонятно как это случилось) 2)до ближайшей "жизни" очень далеко, а наши возможности ограничены, мощность любого сигнала с расстоянием уменшается по закону обратных квадратов ... так что ближайшая жизнь просто не может быть видна 3)современная SETI и все что связано с этим- это цирк, так по объективным причинам поиск идет только в ближайших окрестностях, то есть "под фонарем" 4)естественно, что возможности нашего перемещения в космосе ограничены Луной ... собственно тоже по объективным причинам: калорийность химтоплив мала (других нет), а мы сами слишком хрупки как белковые комплексы и вне тропосферы жить не можем долго
All999
07.08.2024 19:23+1все может быть проще
Наша цивилизация появилась полтора века назад, (до 1895 года нас не было, ни заявить о себе , ни других послушать без радио не могли); и, похоже, вскоре можем закончиться. Других образцов для сравнения пока нету, может, соседняя цивилизация только начинает изобретать радио, а может, они уже застеклились...
exTvr
И как им там? Норм?
kompilainenn2
Кто же знает?
exTvr
@SLY_G должен быть в курсе - он разместил объяву:))
kompilainenn2
Траппист не его
CBET_TbMbI
Фигово там. Звезда довольно неспокойная и регулярно опаляет свои планеты разными выбросами, которые чаще и сильнее солнечных.
https://nplus1.ru/news/2017/04/07/trappist-1-flares