צוות בנאס"א הכולל מלגאית סוכנות החלל הישראלית פיתח AI שגילה 301 כוכבי לכת בבת אחת – וזו רק ההתחלה

הצוות פיתח רשת בינה מלאכותית ייחודית שגם מסבירה כיצד הגיעה לממצאיה. השלב הבא: ניתוח הביג דאטה שיגיע מטלסקופ החלל TESS
שתף: 

לא פחות מ-301 כוכבי לכת חדשים נוספו לקטלוג כוכבי הלכת החוץ-שמשיים, שמונה כיום 4,569 עולמות מחוץ למערכת השמש שלנו. איך קרה שמדענים גילו 301 עולמות חדשים בבת אחת? התשובה היא בינה מלאכותית בשם ExoMiner, שאחת מהמפתחות שלו היא נועה יחזקאל לובין – שזכתה במלגת סוכנות החלל הישראלית ע"ש אסף רמון להתמחות במרכז המחקר איימס של נאס"א.

 

טלסקופ החלל קפלר של נאס"א שוגר ב-2009, ופעל בהצלחה במשך כמעט עשור, עד 2018 – הן כמשימת קפלר המקורית והן במשימת ההמשך K2 – כשהוא מתצפת על למעלה מ-100,000 כוכבי שבת הסמוכים למערכת השמש שלנו. טלסקופ החלל חיפש אחר התעמעמויות מחזוריות באור כוכבי השבת, שיכולות להצביע על כוכבי לכת המקיפים אותם. במילים אחרות הוא חיפש את הצללים הזעירים והמחזוריים שעולמות מטילים על הכוכבים שלהם – "ליקויי חמה" שלפעמים מרוחקים אלפי שנות אור מאיתנו. בשיטה זו, שנקראת שיטת המעבר (Transit), הצליחו אסטרונומים למצוא אלפי עולמות באמצעות קפלר, מהם ענקים גזיים ומהם סלעיים ודמויי ארץ.

 

 

הדמיה של שיטת המעבר. אחת השיטות המצליחות ביותר לציד כוכבי לכת חוץ שמשיים. קרדיט: NASA's Goddard Space Flight Center

 

אבל המידע הרב שאסף קפלר ממשיך לשמש חוקרים עד עצם היום הזה. מדענים סורקים את הנתונים בדקדקנות ומחפשים אחר עקומות האור המתאימות לכוכבי לכת חוץ שמשיים. במקביל, מדענים אחרים מנסים לאשש מועמדים לכוכבי לכת על ידי חישובים שונים, למשל חישוב גודל החלק של הכוכב המכוסה על ידי העצם החולף כדי לוודא שאכן מדובר בכוכב לכת ולא, לדוגמה, בכוכב שבת המקיף כוכב שבת אחר במקרה של מערכת כוכבים בינארית.

 

האלגוריתם כסוף פסוק

האלגוריתם ExoMiner עורך את אותם החישובים בדיוק, אבל באופן אוטומטי. כך הצליחו החוקרים ממרכז איימס, שהציגו את הבינה המלאכותית שפיתחו במאמר שפורסם החודש בכתב העת The Astrophysical Journal, לזהות 301 כוכבי לכת ב"מכה אחת".

 

"ExoMiner היא תשתית מבוססת בינה מלאכותית שלא רק מזהה מועמדים לפלנטות אלא גם מוודאת שאכן מדובר בפלנטות", מסבירה לובין. "צריך להבין שעד היום אלגוריתמים סרקו את הנתונים, ואחר כך נתנו לאסטרופיזיקאים לעבור על הממצאים ולאשר שבאמת נמצא כוכב לכת. המודל הייחודי שבנינו משתמש בשיטות עבודה של האסטרופיזיקאים שעברו קודם על מסד הנתונים. למשל הרדיוס של הגוף החולף בין הכוכב לבין קפלר – צריך לוודא שהוא לא גדול מדי ולא קטן מדי, כלומר בגודל של כוכב לכת. הארכיטקטורה של ExoMiner נוקטת באותם השלבים שנוקט אסטרופיזיקאי מומחה שמסתכל על הנתונים, והיא שמאפשרת לנו להגיע לרמת דיוק מדהימה".

 

 

היתרון המובהק של ExoMiner על פני רשתות בינה מלאכותית קודמות הוא היכולת של התוכנה לנמק את הבחירות שלה.

 

"תמיד אומרים על בינה מלאכותית שהיא 'קופסה שחורה' – קשה להבין מה גורם למודל לקבל את ההחלטה שהוא קיבל, ולכן גם קשה לקבל את ההחלטה של הבינה המלאכותית כסוף פסוק", אומרת לובין. "אנחנו בנינו תשתית שמסבירה למשתמש את הגורמים שהניעו את המודל שלנו לקבל החלטה אם מדובר בכוכב לכת או לא, בצורה שמדמה את קבלת ההחלטות של האסטרופיזיקאים. אני מאמינה שבינה מלאכותית תמשיך לשנות את חוקי המשחק, לא רק בתחום כוכבי הלכת ולא רק בתחום החלל".

 

נועה יחזקאל לובין התחילה לעבוד באיימס שבקליפורניה כמלגאית סוכנות החלל הישראלית ב-2018. המנחה שלה היה זה שהציע להשתמש בבינה מלאכותית לאישור מועמדים לכוכבי לכת מחוץ למערכת השמש.

 

"ExoMiner היה הבייבי שלי, ומאז קבוצה שלמה ומדהימה של אנשים עבדה עליו – והם עשו את העבודה הכי יסודית שאפשר לדמיין. למעשה, המוטיבציה ל-ExoMiner היה שיגור טלסקופ החלל TESS בזמן שאני הגעתי לקליפורניה. שלא כמו קפלר, שהתמקד בשטח קטן מאוד של השמיים, TESS עורך סקר מקיף של כמעט כל השמיים, וכבר אז היה ברור שנקבל ממנו נתוני עתק (ביג דאטה). במקרה של TESS בינה מלאכותית היא הכרחית, פשוט אין סיכוי שאסטרופיזיקאים בשר ודם יעברו על כל המידע הזה. אחרי שהתוכנה הוכיחה את עצמה עם הנתונים של קפלר, היא תעבור התאמות ותשתמש בניסיון שצברה כדי לסרוק ולהכריע לגבי כוכבי לכת המסתתרים בנתוני העתק של TESS. בנוסף, ה-ExoMiner ישמש גם לניתוח הנתונים שיאספו במשימת ציד הפלנטות של סוכנות החלל האירופית, PLATO, שתשוגר ב-2026. אין בכלל ספק שעתיד מצפי הכוכבים בחלל, וספציפית מצפי הכוכבים שעורכים סקרים מקיפים של השמיים, הוא בבינה מלאכותית".

 

לקריאת המאמר המלא>>

אולי תאהבו גם

{{new.img.alt}}
{{new.start}}
{{new.body}}