Setiap tahun, semakin banyak planet ekstra surya ditemukan. Untuk membuat masalah lebih menarik, peningkatan dalam metodologi dan teknologi memungkinkan untuk penemuan lebih banyak planet dalam sistem individu. Pertimbangkan pengumuman terbaru tentang sistem tujuh planet di sekitar bintang katai merah yang dikenal sebagai TRAPPIST-1. Pada saat itu, penemuan ini menjadi rekor bagi sebagian besar planet ekstrasurya yang mengorbit bintang tunggal.
Pindah ke TRAPPIST-1! Berkat Teleskop Luar Angkasa Kepler dan pembelajaran mesin, sebuah tim dari Google AI dan Pusat Astrofisika Harvard-Smithsonian (CfA) baru-baru ini menemukan sebuah planet kedelapan dalam sistem bintang jarak jauh Kepler-90. Dikenal sebagai Kepler -90i, penemuan planet ini dimungkinkan berkat algoritma Google yang mendeteksi bukti sinyal transit yang lemah dalam data misi Kepler.
Studi yang menggambarkan temuan mereka, berjudul "Mengidentifikasi Planet Luar dengan Pembelajaran Jauh: Rantai Lima Planet di Sekitar Kepler-80 dan Planet Delapan di Sekitar Kepler-90", baru-baru ini muncul online dan telah diterima untuk publikasi di Jurnal Astronomi. Tim peneliti terdiri dari Christopher Shallue dari Google AI dan Andrew Vanderburg dari University of Texas dan CfA.
Kepler-90, bintang mirip Matahari, terletak sekitar 2.545 tahun cahaya dari Bumi di rasi bintang Draco. Seperti dicatat, survei sebelumnya telah mengindikasikan keberadaan tujuh planet di sekitar bintang, kombinasi planet terestrial (alias berbatu) dan gas raksasa. Tetapi setelah menggunakan algoritma Google yang dibuat untuk mencari melalui data Kepler, tim peneliti mengkonfirmasi bahwa sinyal dari planet lain yang mengorbit lebih dekat bersembunyi di dalam data.
Misi Kepler bergantung pada Metode Transit (alias. Transit Fotometri) untuk melihat keberadaan planet-planet di sekitar bintang-bintang yang lebih terang. Ini terdiri dari mengamati bintang-bintang untuk kemiringan periodik dalam kecerahan, yang merupakan indikasi bahwa sebuah planet lewat di depan bintang (yaitu transit) relatif terhadap pengamat. Demi studi mereka, Shallue dan Vanderburg melatih komputer untuk membaca kurva cahaya yang direkam oleh Kepler dan menentukan keberadaan transit.
"Jaringan saraf" tiruan ini memilah-milah data Kepler dan menemukan sinyal transit yang lemah yang mengindikasikan keberadaan planet yang sebelumnya hilang di sekitar Kepler-90. Penemuan ini tidak hanya menunjukkan bahwa sistem ini sangat mirip dengan milik kita, tetapi juga menegaskan nilai menggunakan kecerdasan buatan untuk menambang data arsip. Sementara pembelajaran mesin telah digunakan untuk mencari data Kepler sebelumnya, penelitian ini menunjukkan bahwa bahkan sinyal terlemah sekarang dapat dilihat.
Seperti yang dikatakan Paul Hertz, direktur Divisi Astrofisika NASA di Washington, dalam siaran pers NASA baru-baru ini:
“Seperti yang kami harapkan, ada penemuan menarik yang mengintai data Kepler kami yang diarsipkan, menunggu alat atau teknologi yang tepat untuk menggali mereka. Temuan ini menunjukkan bahwa data kami akan menjadi harta karun yang tersedia bagi para peneliti inovatif selama bertahun-tahun yang akan datang. "
Planet yang baru ditemukan ini, dikenal sebagai Kepler-90i, adalah planet berbatu yang sebanding ukurannya dengan Bumi (1,32 ± 0,21 jari-jari Bumi) yang mengorbit bintangnya dengan periode 14,4 hari. Mengingat kedekatannya dengan bintangnya, planet ini diyakini mengalami suhu ekstrem 709 K (436 ° C; 817 ° F) - menjadikannya lebih panas daripada ketinggian siang hari Merkurius sebesar 700 K (427 ° C; 800 ° F).
Sebagai seorang insinyur perangkat lunak senior dengan tim riset Google Google AI, Shallue datang dengan ide untuk menerapkan jaringan saraf pada data Kepler setelah mengetahui bahwa astronomi (seperti cabang ilmu pengetahuan lainnya) menjadi dengan cepat menjadi perhatian "data besar". Ketika teknologi untuk pengumpulan data menjadi lebih maju, para ilmuwan menemukan diri mereka dibanjiri dengan set data dengan ukuran dan kompleksitas yang semakin meningkat. Seperti yang dijelaskan Shallue:
“Di waktu senggang saya, saya mulai googling untuk 'menemukan exoplanet dengan set data besar' dan mencari tahu tentang misi Kepler dan set data besar yang tersedia. Pembelajaran mesin benar-benar bersinar dalam situasi di mana ada begitu banyak data sehingga manusia tidak dapat mencarinya sendiri. "
Misi Kepler, dalam empat tahun pertamanya beroperasi, mengakumulasikan sebuah dataset yang terdiri dari 35.000 kemungkinan sinyal transit planet. Di masa lalu, tes otomatis dan kadang-kadang inspeksi visual digunakan untuk memverifikasi sinyal yang paling menjanjikan dalam data. Namun, sinyal terlemah sering terlewatkan dengan metode ini, meninggalkan lusinan atau bahkan ratusan planet tanpa perhitungan.
Berusaha untuk memperbaiki ini, Shallue bekerja sama dengan Andrew Vanderburgh - Anggota Peneliti Pascasarjana Yayasan Sains Nasional dan Anggota NASA Sagan - untuk melihat apakah pembelajaran mesin dapat menambang data dan menghasilkan lebih banyak sinyal. Langkah pertama terdiri dari pelatihan jaringan saraf untuk mengidentifikasi exoplanet transit menggunakan seperangkat 15.000 sinyal yang sebelumnya diperiksa dari katalog exoplanet Kepler.
Dalam set uji, jaringan saraf mengidentifikasi dengan benar planet yang benar dan positif palsu dengan tingkat akurasi 96%. Setelah menunjukkan bahwa ia dapat mengenali sinyal transit, tim kemudian mengarahkan jaringan saraf mereka untuk mencari sinyal yang lebih lemah di sistem bintang 670 yang telah memiliki beberapa planet yang dikenal. Ini termasuk Kepler-80, yang memiliki lima planet yang sebelumnya dikenal, dan Kepler-90, yang memiliki tujuh planet. Seperti yang ditunjukkan Vanderburg:
“Kami punya banyak planet palsu yang positif, tetapi juga berpotensi planet yang lebih nyata. Ini seperti memilah-milah batu untuk menemukan perhiasan. Jika Anda memiliki ayakan yang lebih baik maka Anda akan menangkap lebih banyak batu tetapi Anda juga dapat menangkap lebih banyak permata. ”
Planet keenam di Kepler-80 dikenal sebagai Kepler-80g, sebuah planet seukuran Bumi yang berada dalam rantai resonansi dengan lima planet tetangganya. Ini terjadi ketika planet-planet dikunci oleh gravitasi timbal baliknya ke dalam sistem yang sangat stabil, mirip dengan yang dialami tujuh planet TRAPPIST-1. Kepler-90i, di sisi lain, adalah planet seukuran Bumi yang mengalami kondisi dan orbit seperti Merkurius di luar 90b dan 90c.
Di masa depan, Shallue dan Vanderburg berencana untuk menerapkan jaringan saraf mereka ke arsip penuh Kepler yang terdiri lebih dari 150.000 bintang. Dalam kumpulan data besar ini, lebih banyak planet kemungkinan mengintai, dan mengutip mungkin dalam sistem multi-planet yang telah disurvei. Dalam hal ini, misi Kepler (yang sudah sangat berharga untuk penelitian planet ekstrasurya) telah menunjukkan bahwa ia memiliki lebih banyak untuk ditawarkan.
Seperti Jessie Dotson, ilmuwan proyek Kepler di Ames Research Center NASA, mengatakan:
“Hasil ini menunjukkan nilai abadi dari misi Kepler. Cara-cara baru melihat data - seperti penelitian tahap awal ini untuk menerapkan algoritma pembelajaran mesin - berjanji untuk terus menghasilkan kemajuan yang signifikan dalam pemahaman kita tentang sistem planet di sekitar bintang-bintang lain. Saya yakin ada lebih banyak data pertama yang menunggu orang untuk menemukannya. "
Secara alami, fakta bahwa bintang mirip Matahari sekarang diketahui memiliki sistem delapan planet (seperti Tata Surya kita), ada yang bertanya-tanya apakah sistem ini bisa menjadi taruhan yang bagus untuk menemukan kehidupan ekstra-terestrial. Tapi sebelum ada yang terlalu bersemangat, perlu dicatat bahwa planet Kepler-90 mengorbit lebih dekat ke bintang. Itu adalah planet terluar, Kepler-90h, mengorbit pada jarak yang sama dengan bintangnya seperti halnya Bumi terhadap Matahari.
Penemuan planet kedelapan di sekitar bintang lain juga berarti ada sistem di luar sana yang menyaingi Tata Surya dalam jumlah total planet. Mungkin sudah saatnya kita mempertimbangkan kembali keputusan IAU 2006 - Anda tahu, di mana Pluto "diturunkan"? Dan sementara kita melakukannya, mungkin kita harus mempercepat jalur Ceres, Eris, Haumea, Makemake, Sedna dan sisanya untuk planethood. Kalau tidak, bagaimana lagi yang kita rencanakan untuk mempertahankan catatan kita?
Di masa depan, proses pembelajaran mesin yang serupa kemungkinan akan diterapkan pada misi berburu exoplanet generasi baru, seperti Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) dan James Webb Space Telescope (JWST). Misi-misi ini dijadwalkan untuk diluncurkan masing-masing pada tahun 2018 dan 2019. Dan sementara itu, pasti ada banyak wahyu lagi dari Kepler!
