Astronomi alanında yapay zeka destekli önemli bir gelişme yaşandı. Warwick Üniversitesi araştırmacıları, NASA’nın Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) verilerini kullanarak, 31’i yeni olmak üzere 100’den fazla ötegezegeni doğruladı. Bu başarının arkasında ise yeni geliştirilen RAVEN adlı yapay zeka sistemi bulunuyor. Gökyüzündeki milyonlarca yıldızdan gelen ışık verilerini analiz eden bu sistem, gezegenlerin yıldızları önünden geçerken oluşturduğu küçük kararmaları başarıyla tespit ediyor.
Araştırmada, TESS’in görev süresi boyunca topladığı 2.2 milyondan fazla yıldız gözlemi detaylı biçimde incelendi. Araştırmacılar özellikle yıldızlarının etrafında dönme süreleri 16 günden kısa olan gezegenlere odaklandı. Bu yaklaşım sayesinde yakın yörüngede bulunan gezegenlerin sıklığına dair şimdiye kadar yapılmış en hassas ölçümlerden biri elde edildi. Warwick Üniversitesi’nde doktora sonrası araştırmacı olan Dr. Marina Lafarga Magro, “RAVEN pipeline’ı sayesinde 118 yeni gezegeni doğruladık, 2 binden fazla yüksek kaliteli gezegen adayı tespit ettik ve bunların yaklaşık 1.000’i tamamen yeni keşifler oldu” dedi.
Yeni keşfedilen gezegenler arasında sıra dışı özelliklere sahip olanlar da bulunuyor. Bazıları 24 saatten daha kısa sürede yıldızlarının etrafında dönen ultra-kısa periyotlu gezegenler. Bazıları ise “Neptün Çölü” olarak bilinen, mevcut teorilere göre pek bulunmaması beklenen nadir bir bölgede yer alıyor. Ayrıca sıkışık çoklu gezegen sistemleri de ortaya çıkarıldı; daha önce bilinmeyen gezegen çiftleri aynı yıldız etrafında dönüyor. Bu tür gezegenler, gezegen oluşumu ve dinamikleri hakkında önemli bilgiler sunuyor.
RAVEN sistemi, gezegen avcılığında karşılaşılan en büyük zorluklardan birini çözüyor: gerçek gezegen sinyalleri ile yıldız ikililerinden kaynaklanan sahte sinyalleri ayırt etmek. Işıkta gözlenen geçici kararmaların gezegen kaynaklı olup olmadığını belirlemek karmaşık bir süreç. Warwick’ten Dr. Andreas Hadjigeorghiou, “RAVEN, gerçek gezegen ve diğer astrofiziksel olayları birbirinden ayırt etmede üstün” diyerek sistemin yüzbinlerce gerçekçi simülasyon verisiyle eğitilen yapay zeka modellerine dayandığını vurguladı. Bu sayede sistem, veriyi sadece analiz etmekle kalmıyor; sürecin tamamını baştan sona yöneterek tespitleri istatistiksel olarak doğruluyor.
Araştırmada kullanılan bu güvenilir veri seti sayesinde sadece yeni gezegen keşifleri yapılmakla kalınmadı, aynı zamanda gezegenlerin Güneş benzeri yıldızlar etrafında ne sıklıkta bulunduğuna dair kapsamlı analizler de gerçekleştirildi. Çalışmanın eşzamanlı olarak yayımlanan bir bölümünde, kısa dönemli gezegenlerin oluş oranları orbital süre ve çap gibi kriterlere göre detaylı şekilde haritalandı. Sonuçlar, Güneş benzeri yıldızların yaklaşık yüzde 9 ila 10’unun yakın çevresinde gezegen barındırdığını ortaya koydu. Bu sonuçlar, NASA’nın Kepler misyonu tarafından ortaya konan verilerle paralellik gösterirken, yeni analizlerle belirsizlikler önemli ölçüde azaltıldı.
Neptün Çölü olarak adlandırılan gezegenlerin nadirliği ilk defa doğrudan ölçüldü. Bu bölgede bulunan gezegenler, Güneş benzeri yıldızların sadece yüzde 0,08’inde gözlemlendi. Warwick Üniversitesi’nden Dr. Kaiming Cui, “Bu ‘çölün’ ne kadar boş olduğuna dair kesin bir sayıyı ilk kez verebiliyoruz” ifadesiyle, TESS verilerinin Kepler’in başarısını yakaladığını hatta bazı alanlarda geçtiğini belirtti.
Bu çalışmalar, yapay zekanın astronomi alanında nasıl devrim yarattığını gösteriyor. Devasa veri kümeleri ile makine öğrenimi tekniklerinin birleşimi, sadece yeni gezegenlerin keşfinin önünü açmakla kalmıyor; aynı zamanda en iyi gözlem hedeflerinin belirlenmesine yardımcı oluyor. Warwick ekibi, sonuçları paylaşmak amacıyla interaktif kataloglar ve araçlar kamuya açtı. Böylece diğer bilim insanları da bu verileri kullanarak teleskoplarla takip gözlemleri yapabilecek ve ESA’nın gelecekteki PLATO misyonu gibi projelere katkı sağlayabilecek.
RAVEN sisteminin temel özelliği, astronomide veri akışının çok büyük olduğu günümüzde, uzay teleskoplarından gelen sinyalleri güvenilir keşiflere dönüştürmek. Yıldızların ışığında oluşan küçük dalgalanmaları tespit eden sistem, sahte sinyalleri ayıklayarak en güçlü adayları istatistiksel olarak doğruluyor. Ayrıca hangi tür gezegenlerin tespitinin daha kolay ya da zor olduğunu analiz ederek gizli önyargıları düzeltme imkanı sunuyor. Böylece sadece keşif sürecini hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda galaksimizde farklı gezegen türlerinin yaygınlığını daha doğru anlamamızı sağlıyor.
Tüm bu gelişmeler, evrende yalnız olmadığımız sorusuna daha net yanıtlar bulmamıza katkıda bulunacak. Gelecekte yapay zeka destekli sistemlerin geliştirilmesiyle, yıldız sistemlerimizi keşfetmede çok daha kapsamlı ve kesin bilgilere ulaşacağımız kesin. Gezegen bilimi artık yapay zekanın gücüyle yeni bir çağa adım atıyor.
📎 Kaynak: sciencedaily.com
