Chinesischen Wissenschaftlern gelingt mit KI die Identifikation kleiner Exoplaneten in Mutterstern-Nähe

Ein internationales Forscherteam hat einen hochentwickelten Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der die Phasenfaltung von Grafikprozessoren (GPU) in neuronale Netze integriert. Mithilfe dieser innovativen Technik identifizierten die Forscher fünf ultrakurzperiodische Planeten, die jeweils einen geringeren Durchmesser als die Erde und eine Umlaufzeit von weniger als 24 Stunden haben. Der Algorithmus nutzte Daten aus dem Kepler-Weltraumteleskop aus dem Jahr 2017.

Von den neu entdeckten Himmelskörpern sind vier die kleinsten Exoplaneten, die in der Nähe ihrer jeweiligen Muttersternen positioniert sind und etwa so groß sind wie der Mars.

Der Erfolg der Forscher bedeutet die erste Nutzung von KI durch Astronomen für die doppelte Aufgabe, nach Kandidatensignalen zu suchen und echte Signale zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Studie wurden in der Fachzeitschrift Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS) veröffentlicht.

Die Forschungsinitiative wird von Professor Ge Jian vom Shanghai Astronomical Observatory der Chinesischen Akademie der Wissenschaften geleitet.