Data Kepler NASA menambahkan 301 planet berkat pembelajaran mesin

Metode pembelajaran mesin (ML) tidak hanya melengkapi teknologi yang sudah tersedia, tetapi juga memajukan penelitian ilmiah ke depan. Sekarang, metode baru pembelajaran mendalam telah menambahkan 301 exoplanet ke total keseluruhan. Planet-planet ini ditambahkan ke 4.569 planet yang sudah divalidasi yang mengorbit beberapa bintang jauh. Penambahan dilakukan dengan bantuan metode saraf dalam yang disebut ExoMiner, yang bekerja dengan superkomputer NASA Pleiades untuk menemukan planet baru. Setelah diberi cukup data, ExoMiner mempelajari tugas membedakan antara planet yang benar dan “positif palsu”. Itu dirancang berdasarkan berbagai tes dan karakteristik yang digunakan para ahli manusia untuk mendeteksi planet ekstrasurya. Itu juga diisi dengan database planet yang dikonfirmasi dan positif palsu.

Dalam sebuah makalah penelitian yang diterbitkan dalam The Astrophysical Journal, tim di Ames Research Center di California’s Silicon Valley menunjukkan bagaimana ExoMiner menemukan 301 planet menggunakan data yang tersedia di NASA Kepler Archive.

John Jenkins, seorang ilmuwan planet ekstrasurya di Ames Research Center, Dia berkata“Tidak seperti program pembelajaran mesin lainnya untuk mendeteksi exoplanet, ExoMiner bukanlah kotak hitam – tidak ada misteri mengapa ia mengidentifikasi sesuatu sebagai planet atau bukan.” ExoMiner transparan tentang data yang mengkonfirmasi atau menyangkal keberadaan sebuah planet. Planet ini dikonfirmasi menggunakan fitur khusus dan kemudian divalidasi menggunakan statistik. Tak satu pun dari 301 planet yang baru ditemukan memiliki kondisi kehidupan seperti Bumi.

“ExoMiner sangat akurat dan dalam beberapa hal lebih dapat diandalkan daripada pengklasifikasi otomatis saat ini dan ahli manusia yang harus mereka tiru karena bias yang datang dengan label manusia,” kata Hamid Valizadegan, Pemimpin Proyek dan Direktur Pembelajaran Mesin ExoMiner.

Para peneliti percaya ExoMiner memiliki “cukup ruang untuk tumbuh”.