NASA'nın Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) misyonu, uzayda binlerce potansiyel gezegen adayını tespit etmeyi başardı. Ancak bu keşiflerin büyük bir kısmı, manuel inceleme süreçlerinin zaman alıcı ve sınırlı doğası nedeniyle hâlâ doğrulanmayı bekliyor.
Bu zorluğu aşmak için bilim insanları ExoNet adlı yenilikçi bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Sistem, çok modelli derin öğrenme tekniklerini kullanarak yıldızların ışık eğrilerini ve çeşitli yıldız parametrelerini aynı anda analiz edebiliyor. ExoNet'in temelinde, 1 boyutlu evrişimli sinir ağları ve çoklu dikkat mekanizmalarının birleştirildiği gelişmiş bir mimari bulunuyor.
Araştırmacılar, sistemi önce Kepler teleskobu verilerini kullanarak eğittiler. ExoNet'in bu aşamada gösterdiği başarılı performans, TESS verilerine uygulandığında da devam etti. Bu durum, sistemin farklı teleskop verilerine genelleme yeteneğinin güçlü olduğunu gösteriyor.
En çarpıcı sonuç, ExoNet'in 200 doğrulanmamış TESS gezegen adayını incelediğinde elde edildi. Sistem, bu adaylar arasından yüksek güvenilirlik değerine sahip olanları başarıyla belirledi. Özellikle dikkat çekici olan, bazı adayların yıldızlarının yaşanabilir bölgesinde yer almasıydı.
Bu çalışma, yapay zekanın astronomi alanındaki potansiyelini bir kez daha ortaya koyarken, gelecekte çok daha fazla gezegen keşfinin otomatik olarak doğrulanabileceğini gösteriyor.