Астрономи откриха 366 потенциални екзопланети
Международен екип, ръководен от астрономи от Калифорнийския университет в Лос Анджелис (UCLA), обяви, че е засякъл стотици кандидат-екзопланети, включително 366, които не са били идентифицирани досега. До момента има по-малко от 5000 потвърдени екзопланети. Ако астрономите потвърдят новите кандидати, списъкът с потенциални светове, съществуващи извън Слънчевата система, ще се разшири значително.
Научният труд, чийто главен ръководител е д-р Джон Цинк, е публикуван в The Astronomical Journal. В него е описан нов подход за засичане на екзопланети, използващ данни, събрани от мисията K2 на космическия телескоп „Кеплер“ на NASA. Алгоритъмът, създаден от астрономите, разграничава доста по-прецизно потенциалното наблюдение от космическия шум.
Най-добрият подход обикновено включва визуален преглед на данните, извършван от хора. Астрономите обаче се надяват, че той ще остане в миналото. Проектът Scaling K2 автоматизира процеса на търсене на екзопланети с доста висока степен на успех, а това означава, че за в бъдеще ще можем да открием доста по-голям брой кандидат-екзопланети.
Според проф. Ерик Пертигура от UCLA, който е съавтор на новото проучване, алгоритъмът, създаден от Джон и екипа Scaling K2, ще промени из основни разбиранията ни за популацията от планети. „Нямам съмнение, че те ще избистрят знанията ни за физическите процеси, посредством които планетите се формират и еволюират.“
Алгоритъмът открива 747 уникални кандидат-планети и 57 системи с няколко планети. Сред неидентифицираните досега кандидати има и звездна система с два газови гиганта, орбитиращи изключително бързо около своите звезди, както и система, чийто планети са в резонанс. Това означава, че те орбитират в ритъм и една година на дадена планета е съизмерима с тази на останалите.
Научният труд разглежда около 500 терабайта данни, като алгоритъмът анализира светлината на звездите в 800 млн. изображения. Както и сами виждате, работата е наистина чудовищно голяма. Ето защо ако искаме да имаме резултати за сравнително кратък период от време, автоматизирането ѝ е ключово.
Източник: IFLScience