Các nhà thiên văn học tại Đại học Warwick đã xác nhận hơn 100 ngoại hành tinh, bao gồm 31 hành tinh mới được phát hiện, bằng cách sử dụng một công cụ trí tuệ nhân tạo mới áp dụng cho dữ liệu từ Vệ tinh khảo sát ngoại hành tinh bằng phương pháp quá cảnh (TESS) của NASA, một sứ mệnh không gian theo dõi bầu trời để phát hiện sự suy giảm nhỏ trong ánh sáng sao khi các hành tinh đi qua phía trước ngôi sao chủ của chúng.
Được công bố trên MNRAS, nhóm nghiên cứu đã áp dụng quy trình AI mới phát triển của họ có tên là RAVEN vào các quan sát của hơn 2,2 triệu ngôi sao được thu thập trong bốn năm đầu hoạt động của TESS. Họ tập trung vào việc tìm kiếm các hành tinh có quỹ đạo gần với ngôi sao của chúng, hoàn thành một vòng quỹ đạo trong chưa đầy 16 ngày, qua đó cung cấp đánh giá chính xác nhất về mức độ phổ biến của các thế giới có chu kỳ ngắn này.
“Bằng cách sử dụng quy trình RAVEN mới phát triển của chúng tôi, chúng tôi đã có thể xác nhận 118 hành tinh mới và hơn 2.000 ứng viên hành tinh chất lượng cao, gần 1.000 trong số đó hoàn toàn mới,” tác giả chính, Tiến sĩ Marina Lafarga Magro, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Warwick, cho biết.
“Đây là một trong những mẫu các hành tinh quỹ đạo gần được đặc trưng hóa tốt nhất và sẽ giúp chúng tôi xác định những hệ hứa hẹn nhất cho các nghiên cứu trong tương lai.”
Trong số các hành tinh mới được xác nhận có một số quần thể đặc biệt quan trọng, bao gồm:
- Các hành tinh có chu kỳ siêu ngắn, có quỹ đạo quanh ngôi sao của chúng trong chưa đầy 24 giờ.
- Các hành tinh thuộc “sa mạc Hải Vương,” một lớp hiếm gặp nằm trong vùng mà lý thuyết dự đoán các hành tinh sẽ khan hiếm.
- Các hệ đa hành tinh quỹ đạo gần, bao gồm các cặp hành tinh chưa từng được biết đến trước đây quanh cùng một ngôi sao.
Một ví dụ về hệ đa hành tinh quỹ đạo gần là hệ Kepler-11. Kepler-11 là một ngôi sao dạng Mặt Trời với sáu hành tinh có quỹ đạo quanh nó. Đôi khi, hai hoặc nhiều hành tinh đi qua phía trước ngôi sao cùng lúc, như được thể hiện trong hình minh họa về sự quá cảnh đồng thời của ba hành tinh được quan sát bởi kính thiên văn Kepler của NASA vào ngày 26 tháng 8 năm 2010. Nguồn: NASA/Tim Pyle
Ưu thế của RAVEN
Các sứ mệnh săn tìm hành tinh hiện đại thường xuyên xác định hàng nghìn hành tinh khả dĩ (được gọi là các ứng viên), nhưng việc xác nhận tín hiệu nào là thật và hiểu được mức độ phổ biến của các loại hành tinh khác nhau vẫn là một thách thức lớn với các phương pháp hiện tại.
“Thách thức nằm ở việc xác định liệu sự suy giảm ánh sáng thực sự do một hành tinh có quỹ đạo quanh ngôi sao gây ra hay do điều gì khác, chẳng hạn như các hệ sao đôi che khuất, và đó chính là điều RAVEN cố gắng giải quyết,” Tiến sĩ Andreas Hadjigeorghiou tại Warwick, người dẫn dắt việc phát triển quy trình này, cho biết.
“Sức mạnh của nó đến từ bộ dữ liệu được chúng tôi xây dựng cẩn thận gồm hàng trăm nghìn hành tinh mô phỏng thực tế và các hiện tượng vật lý thiên văn khác có thể gây nhầm lẫn thành hành tinh. Chúng tôi đã huấn luyện các mô hình học máy để nhận diện các mẫu trong dữ liệu có thể cho biết loại hiện tượng mà chúng tôi đã phát hiện, điều mà các mô hình AI đặc biệt giỏi.”
“Ngoài ra, RAVEN được thiết kế để xử lý toàn bộ quy trình trong một lần, từ phát hiện tín hiệu, kiểm tra bằng học máy cho đến xác nhận thống kê. Điều này mang lại cho quy trình một lợi thế bổ sung so với các công cụ hiện đại chỉ tập trung vào từng phần cụ thể của quy trình.”
Tiến sĩ David Armstrong, Phó Giáo sư tại Warwick và là đồng tác giả cấp cao của các nghiên cứu về RAVEN, cho biết thêm: “RAVEN cho phép chúng tôi phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ một cách nhất quán và khách quan. Bởi vì quy trình này đã được kiểm nghiệm kỹ lưỡng và xác nhận cẩn thận, đây không chỉ là một danh sách các hành tinh tiềm năng, mà còn đủ tin cậy để sử dụng như một mẫu nhằm lập bản đồ mức độ phổ biến của các loại hành tinh khác nhau quanh các sao dạng Mặt Trời.”
Mức độ phổ biến của các hành tinh
Với tập hợp các hành tinh đã được đặc trưng hóa tốt này, nhóm nghiên cứu có thể vượt ra ngoài các phát hiện riêng lẻ và nghiên cứu chi tiết quần thể ngoại hành tinh quỹ đạo gần. Trong một nghiên cứu đi kèm trên MNRAS, họ đã đo tần suất xuất hiện của các hành tinh quỹ đạo gần quanh các ngôi sao tương tự Mặt Trời; lập bản đồ kết quả theo chu kỳ quỹ đạo và kích thước hành tinh với mức độ chi tiết chưa từng có.
Họ phát hiện rằng khoảng 9 tới 10% các ngôi sao dạng Mặt Trời có một hành tinh quỹ đạo gần, phù hợp với kết quả từ sứ mệnh Kepler của NASA - một kính thiên văn không gian trước đây đã đo mức độ phổ biến của các hành tinh quanh các ngôi sao khác, nhưng RAVEN có độ bất định nhỏ hơn tới 10 lần.
Nghiên cứu này cũng cung cấp phép đo trực tiếp đầu tiên về các hành tinh thuộc “sa mạc Hải Vương,” cho thấy chúng chỉ xuất hiện quanh khoảng 0,08% các ngôi sao như Mặt Trời.
“Lần đầu tiên, chúng tôi có thể đưa ra một con số chính xác về mức độ ‘trống rỗng’ của ‘sa mạc’ này,” Tiến sĩ Kaiming Cui, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Warwick và là tác giả chính của nghiên cứu về quần thể, cho biết. “Những phép đo này cho thấy TESS giờ đây có thể sánh ngang, và trong một số trường hợp vượt qua, Kepler trong việc nghiên cứu các quần thể hành tinh.”
Nền tảng cho các khám phá trong tương lai
Cùng nhau, các nghiên cứu này cho thấy cách mà dữ liệu thiên văn quy mô lớn và những phát triển mới trong AI song hành với nhau, vừa tạo ra các khám phá mới vừa kiểm nghiệm AI trên các bài toán nghiên cứu khó, đồng thời biến đổi cả việc phát hiện hành tinh lẫn khoa học về quần thể hành tinh.
Nhóm nghiên cứu cũng đã công bố các công cụ và danh mục tương tác, cho phép các nhà nghiên cứu khác khám phá kết quả và xác định các mục tiêu tiềm năng cho các quan sát trong tương lai bằng các kính thiên văn mặt đất và các sứ mệnh sắp tới như PLATO của ESA.
Bryan
Theo Phys.org
