Reporter tersebut mengetahui dari Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok pada tanggal 18 Oktober bahwa dengan menggunakan teknologi kecerdasan buatan, para peneliti dari Observatorium Shanghai dari Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok dan unit lainnya menemukan lima planet berperioda sangat pendek dengan diameter lebih kecil dari Bumi. Empat di antaranya merupakan planet terkecil yang ditemukan sejauh ini dan ukurannya mirip dengan bintang induknya. Ini adalah pertama kalinya para astronom menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan tugas mencari sinyal yang dicurigai dan sekaligus mengidentifikasi sinyal nyata. Hasil penelitian yang relevan dipublikasikan secara online di Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.
Planet berperioda ultra pendek mengacu pada planet yang periode orbitnya kurang dari 1 hari. Planet ini mengorbit bintang induknya pada jarak yang sangat dekat. Planet ini biasanya berukuran lebih kecil, bermassa lebih ringan, dan memiliki suhu permukaan yang sangat tinggi. Sejauh ini, para astronom telah menemukan total 145 planet berperioda ultra pendek, dan hanya 30 di antaranya yang memiliki jari-jari lebih kecil dari jari-jari Bumi. “Memahami kelimpahan relatif dan sifat-sifat planet berperioda sangat pendek sangat penting untuk menguji model teoretis. Namun, ukuran sampel planet berperioda sangat pendek yang diketahui terlalu kecil, sehingga sulit untuk memahami secara akurat karakteristik statistik dan tingkat kemunculannya. ." Makalah itu kata Ge Jian, penulis koresponden dan peneliti di Observatorium Shanghai di Akademi Ilmu Pengetahuan Tiongkok.
Kali ini, tim Ge Jian secara inovatif merancang algoritme pembelajaran mendalam yang menggabungkan pelipatan fase GPU dan jaringan saraf konvolusional. Dengan menggunakan algoritma ini, tim berhasil menemukan lima planet berperioda ultra pendek dalam data fotometri bintang Teleskop Luar Angkasa Kepler.
Ge Jian mengatakan bahwa penelitian ini dimulai pada tahun 2015, ketika kecerdasan buatan "AlphaGo" membuat terobosan besar dan berhasil mengalahkan para master profesional di dunia Go. Selain termotivasi dan terinspirasi oleh rekan-rekannya, ia memutuskan untuk mencoba menerapkan teknologi pembelajaran mendalam kecerdasan buatan pada data fotometri bintang yang dikumpulkan oleh teleskop luar angkasa Kepler untuk mencari sinyal transit lemah yang tidak dapat dideteksi dengan metode tradisional.
Setelah hampir 10 tahun bekerja keras, tim Ge Jian akhirnya mendapatkan panen pertamanya. Ge Jian percaya bahwa jika Anda ingin menggunakan kecerdasan buatan untuk "menggali" penemuan baru yang sangat langka dalam data astronomi yang sangat besar, Anda perlu berinovasi pada algoritme kecerdasan buatan dan menggunakan kumpulan data skala besar yang dihasilkan berdasarkan karakteristik gambar fisik dari fenomena yang baru ditemukan untuk pelatihan. Ia dapat dengan cepat, akurat dan lengkap mendeteksi sinyal langka dan lemah yang sulit ditemukan dengan cara tradisional.
Josh Winn, seorang profesor di Universitas Princeton, berkomentar bahwa planet berperiode sangat pendek memiliki sifat yang sangat ekstrem dan tidak terduga sehingga memberikan petunjuk bagi pemahaman manusia tentang bagaimana orbit planet berubah seiring waktu. Pencapaian teknologi dalam menemukan planet baru ini sungguh mengesankan.
"Penemuan planet-planet berperiode sangat pendek ini memberikan petunjuk penting bagi evolusi awal sistem planet, interaksi planet-planet, dan dinamika interaksi bintang-planet, dan sangat penting bagi penelitian teoretis tentang pembentukan planet." Jian mengatakan, penelitian ini memberikan metode penelitian baru untuk mencari sinyal transit dengan cepat dan efisien dalam data observasi fotometrik presisi tinggi, dan juga sepenuhnya menunjukkan potensi penerapan kecerdasan buatan secara luas dalam mengeksplorasi sinyal lemah dalam data astronomi yang sangat besar.