Ett nytt AI-verktyg har grävt fram över 100 okända planeter i gamla data från Nasa. Mjukvaran förändrar nu hur vi letar efter liv i rymden.
Ett nytt AI-system har hittat över hundra tidigare okända exoplaneter genom att analysera arkiverad information från Nasas rymdteleskop Kepler. Systemet är utvecklat av forskare från bland annat University of Texas och Google, och bygger på samma typ av maskininlärning som känner igen vardagliga objekt i bilder på nätet.
Under sin livstid tog Kepler bilder på 200 000 stjärnor varje halvtimme. Enligt Wired letar mjukvaran efter minimala ljusförändringar som uppstår när en planet passerar framför sin stjärna. Mängden data har helt enkelt vuxit sig för stor för att granskas manuellt av människor.
Samma tekniska princip gör stor nytta i flera andra astronomiska projekt just nu. Forskare vid den europeiska rymdorganisationen ESA har nyligen använt ett liknande AI-verktyg för att hitta över 1 300 kosmiska anomalier i 35 år gamla arkivbilder från Hubble-teleskopet. Det rör sig om okända objekt som helt avviker från hittills kända rymdfenomen.
Det här förskjuter spelplanen för modern rymdforskning. Istället för att enbart förlita sig på nya och svindyra satellitprojekt kan rymdorganisationer använda smart mjukvara för att göra stora upptäckter i arkiv vi redan har betalat för. Det snabbar upp sökandet efter potentiellt beboeliga planeter markant.
Nu riktas AI-modellerna mot färskare information. Nästa steg är att låta systemet tugga i sig mätvärden från Nasas aktiva TESS-uppdrag, som just nu letar efter planeter över hela stjärnhimlen.
Läs också: