http://www.asyura2.com/15/nature6/msg/616.html
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本ニュースはクロムのＮＡＳＡページの翻訳です（周回星は意味不明）
人工知能、NASAのデータを使用して8番目の惑星の周回星を発見する
https://www.nasa.gov/press-release/artificial-intelligence-nasa-data-used-to-discover-eighth-planet-circling-distant-star
8番目の惑星が発見されたことで、Kepler-90システムは太陽系と惑星の数を結びつける最初のシステムです。
クレジット：NASA / Wendy Stenzel
私たちの太陽系は現在、星から約2,545光年先のケプラー-90を巡っている第8惑星が発見され、ほとんどの惑星で1つの星の周りに結ばれています。この惑星はNASAのケプラー宇宙望遠鏡のデータから発見された。
新たに発見されたKepler-90iは、Googleの機械学習を使用して発見されました。これは、14.4日に1回恒星を周回する熱く岩の多い惑星です。この場合、コンピュータは、望遠鏡が私たちの太陽系を越えた惑星からの信号を記録したケプラーデータのインスタンス（exoplanets）を見つけることによって惑星を特定することを学びました。
NASAは今日、この発見でESTの午後3時にレディット・アズ・ミューニズを主催する予定です。
「われわれが期待したように、保存されたケプラーデータに潜む興味深い発見があり、適切なツールや技術がそれらを発掘するのを待っている」とワシントンのNASA宇宙物理部門ディレクター、ポール・ヘルツ氏は語った。「この発見は、私たちのデータが、今後数年間、革新的な研究者が利用できる宝庫になることを示しています。
研究者Christopher ShallueとAndrew Vanderburgがコンピューターを訓練して、Keplerによって記録された光の読みの中で外惑星を特定する方法を習得した後で発見された - 惑星が星の前を通過したとき、ニューロンが人間の脳内でどのようにつながっているかに触発されたこの人工的な「ニューラルネットワーク」は、ケプラーのデータをふるい落とし、Draco星座でケプラー-90を周回していた8番目の惑星の弱い通過信号を発見しました。
Keplerデータベースの検索には以前から機械学習が使用されていましたが、この研究では、遠方の世界の最も弱い信号のいくつかを見つけるためにニューラルネットワークが有望なツールであることを示しています。
他の惑星系はおそらく、ケプラー-90よりも人生のための約束を果たすでしょう。地球よりも約30パーセント大きいケプラー-90iは、その星の表面温度が水銀と同程度の800°Fを超えると信じられています。その最も外側の惑星、ケプラー-90hは、地球が太陽と同じようにその星と同様の距離で周回します。
「ケプラー-90スターシステムは、太陽系のミニバージョンに似ています。オースティンのテキサス大学でNASAのSaganポスドク研究員で天文学者であるヴァンダーバーグ（Vanderburg）は次のように述べています。
Googleの研究チームであるGoogle AIのシニアソフトウェアエンジニア、Shallue氏は、Keplerデータにニューラルネットワークを適用するという考えを思いつきました。彼は、天文学が他の科学分野と同様に、宇宙の進歩によるデータ収集技術としてのデータに急速に浸透していることを知った後、外惑星発見に興味を持った。
「私の暇な時間に、私は大規模なデータセットを持つ外惑星を発見するためにグーグルを始め、利用可能な巨大なデータセットとケプラーの使命について知りました。「機械学習は、人間がそれ自身でそれを検索することができないほど多くのデータがある状況では、本当に輝きます。
ケプラーの4年間のデータセットは、35,000種類の可能な惑星信号で構成されています。自動テスト、場合によっては人間の目は、データ内で最も有望な信号を検証するために使用されます。しかし、最も弱い信号は、これらの方法を使用して欠落することが多い。ShallueとVanderburgは、より興味深い外惑星の発見がデータに淡く隠れている可能性があると考えました。
最初に、ニューラルネットワークを訓練して、ケプラーの外惑星カタログからの1万5千の事前査定信号のセットを使用して、通過外惑星を同定した。テストセットでは、ニューラルネットワークは真の惑星と偽陽性を正確に96％確認しました。その後、ニューラルネットワークが通過する外惑星のパターンを検出するために「学習」されたので、研究者はすでに複数の既知の惑星を持っていた670個の星系の弱い信号を探索するようにモデルを指示した。彼らの前提は、複数の惑星系がより多くの外惑星を探す最良の場所であるということでした。
「我々は、惑星の誤った陽性をたくさん持っていましたが、潜在的により実際の惑星も潜んでいます」とVanderburg氏は述べています。"それは宝石を見つけるために岩石を巡るようなものです。より細かい篩があれば、より多くの岩石を捕まえることができますが、もっと宝石を捕まえることもできます」
このニューラルネットワークが漂ったのはケプラー-90iだけではありませんでした。ケプラー-80システムでは、彼らは第六惑星を発見しました。この1つ、地球規模のケプラー-80g、そしてその隣の惑星の4つは、惑星が互いの重力によってリズミカルな軌道の踊りで拘束される共鳴鎖と呼ばれるものを形成します。TRAPPIST-1システムの 7つの惑星と同様に、結果は非常に安定したシステムです。
彼らの研究論文これらの知見を報告するには、天文雑誌での出版のために受け入れられてきました。ShallueとVanderburgは、ニューラルネットワークをケプラーの150,000以上の星のフルセットに適用する予定です。
ケプラーは、外来狩猟のための前例のないデータセットを作り出しました。4年間1つの宇宙のパッチを注視した後、宇宙船は現在、拡張された任務で動作しており、80日ごとにその視野を切り替える。
「これらの結果はケプラーの使命の永続的価値を実証しています」とカリフォルニア州シリコンバレーのNASAエイムズ研究センターのケプラープロジェクト科学者Jessie Dotson氏は述べています。「機械学習アルゴリズムを適用するこの初期段階の研究のような、データを見る新しい方法は、他の星の周りの惑星系の理解に大きな進歩をもたらすことを約束します。人々がそれらを見つけるのを待っているデータには、もっと多くの最初のものがあると確信しています。
エイムズはワシントンのNASAの科学ミッション・ディレクターのケプラーとK2ミッションを管理しています。カリフォルニア州パサデナにあるNASAのジェット推進研究所（Jet Propulsion Laboratory）は、ケプラーのミッション開発を担当しました。Ball Aerospace＆Technologies Corporationは、ボルダーのコロラド大学の大気および宇宙物理研究室の支援を受けて、飛行システムを運用しています。この作業は、NASAのExoplanet Science Instituteが実施したCarl Saganポスドク・フェローシップ・プログラムを通じて行われました。
この発表の詳細については、以下を参照してください。
https://www.nasa.gov/mediaresources
ケプラーミッションの詳細については、以下をご覧ください。
-終わり-
フェリシアチョウ
本部、ワシントン
202-358-0257
felicia.chou@nasa.gov
アリソン・ホークス
エイムズ・リサーチ・センター、カリフォルニア州シリコンバレー
650-604-0281
alison.j.hawkesbak@nasa.gov
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