Художественное изображение далекой экзопланеты. Источник: AI
Поиск экзопланет земного типа в данных космического телескопа Kepler всегда напоминал попытку разглядеть светлячку рядом с прожектором на расстоянии в несколько километров, причем через грязное стекло. Команда исследователей из Калифорнийского университета в Беркли (University of California, Berkeley) и Исследовательского центра NASA имени Эймса (NASA Ames Research Center) решила, что старые методы анализа слишком часто выдавали желаемое за действительное. Они представили новый алгоритм, который должен навести порядок в гигантских архивах данных и отделить реальные миры от цифровых артефактов.
Цифровая гигиена для телескопа
Основная проблема старых наблюдений – шум. Звезды не светят совершенно ровно, а сенсоры телескопа имеют свои капризы. Алгоритм начинает работу по глубокой очистке от локальных дефектов. В частности, речь идет о внезапных падениях чувствительности пикселей (SPSD) и артефактах на краях пропущенных блоков данных. Вместо того чтобы просто игнорировать подозрительные пики, система использует адаптивное сглаживание и специальную «гауссианизацию».
Этот процесс подавляет редкие аномалии, часто путающие с транзитами — моментом, когда планета проходит перед диском звезды. Чтобы восполнить пробелы в наблюдениях, возникающих из-за технических пауз в работе телескопа, ученые применили модель стационарного гауссовского шума. Параметры шума оцениваются индивидуально для каждого светила, что позволяет создать максимально точный контекст для поиска сигнала.
Байесовский подход против космического везения
Когда дело доходит до самого поиска, алгоритм не просто ищет «ямки» на графике яркости. Он использует банк шаблонов с разной продолжительностью и периодичностью транзитов. Ключевым инструментом стал Байесовский фактор — статистический интеграл, объективно оценивающий, насколько вероятен сигнал планеты по сравнению со случайным всплеском активности звезды.
Особое внимание уделяется законам физики: продолжительность транзита должна четко соответствовать законам Кеплера, учитывая плотность звезды и вероятную орбиту планеты. Если «планета» выглядит слишком быстрой или слишком медленной для своей системы, она отправляется в корзину. Также система проверяет вклад каждого отдельного прохождения. Если высокая значимость кандидата держится только на одной-двух аномалиях, а другие транзиты молчат, такой объект признается ошибочным.
Ревизия «вторых Земель»
Результаты тестов оказались несколько отрезвляющими. Алгоритм, написанный на Python (Python) и уже доступный на GitHub, подтвердил существование всех ранее известных планет, но закрыл немало перспективных кандидатов. Несколько объектов в так называемой зоне годности, которые раньше считались почти близнецами Земли, оказались просто удачным совпадением шумов и дефектов матрицы.
Это не значит, что мы одиноки, но это заставляет астрономов пересмотреть оценки того, сколь часто планеты земного типа встречаются в Галактике. Новый инструмент позволяет быстрее обрабатывать массивы данных и дает честную картину Вселенной без лишнего оптимизма, что важно для планирования будущих миссий, которые будут искать признаки жизни на этих дальних скалах.
Пока одни ученые ищут новые миры в архивах, другие готовят технологии по улучшению связи на нашей планете. Например, Starlink готовит запуск спутников V2, что должно значительно повысить скорость передачи данных в будущем.