Kunstmatige intelligentie geeft wetenschappers nieuwe hoop voor het bestuderen van de bewoonbaarheid van planeten, in een studie van astronomen Chris Lam en David Kipping. Hun werk kijkt naar zogenaamde "Tatooines, " en gebruikt machine learning-technieken om te berekenen hoe waarschijnlijk het is dat dergelijke planeten in stabiele banen zullen overleven. De studie is gepubliceerd in het tijdschrift Maandelijkse mededelingen van de Royal Astronomical Society .

Circumbinaire planeten zijn die planeten die om twee sterren draaien in plaats van slechts één, net als de fictieve planeet Tatooine in de Star Wars-franchise. Tien van deze planeten zijn tot nu toe ontdekt, maar het kan moeilijk zijn om uit te zoeken of ze bewoonbaar zijn of niet.

Bewegen rond twee sterren in plaats van slechts één kan leiden tot grote veranderingen in de baan van een planeet. wat betekent dat het vaak ofwel volledig uit het systeem wordt verwijderd, of het stort met geweld neer op een van zijn tweelingsterren. Traditionele benaderingen om te berekenen welke van deze voor een bepaalde planeet voorkomen, worden aanzienlijk gecompliceerder zodra de extra ster in de mix wordt gegooid.

"Toen we met traditionele methoden miljoenen mogelijke planeten met verschillende banen simuleerden, we ontdekten dat planeten als stabiel werden voorspeld, terwijl dat duidelijk niet het geval was, en vice versa, " legt Lam uit, hoofdauteur van de studie en recent afgestudeerd aan de Columbia University.

Planeten moeten miljarden jaren overleven om leven te laten evolueren, dus uitvinden of banen stabiel zijn of niet, is een belangrijke vraag voor bewoonbaarheid. Het nieuwe werk laat zien hoe machine learning nauwkeurige voorspellingen kan doen, zelfs als de standaardbenadering - gebaseerd op de wetten van zwaartekracht en beweging van Newton - faalt.

"Indeling met tal van complexe, onderling verbonden parameters is het perfecte probleem voor machine learning, " zegt professor Kipping, begeleider van het werk.

Na het creëren van tien miljoen hypothetische Tatooines met verschillende banen, en elke simulatie simuleren om te testen op stabiliteit, deze enorme trainingsset werd ingevoerd in het deep learning-netwerk. Binnen enkele uren, het netwerk was in staat om de nauwkeurigheid van de standaardbenadering te overtreffen.

Het lijkt erop dat er meer planeten rond de cirkel zullen worden ontdekt door NASA's Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) -missie, en Lam verwacht dat hun werk zal helpen:"Ons model helpt astronomen om te weten welke regio's het beste naar planeten rond dubbelsterren kunnen zoeken. Dit zal ons hopelijk helpen nieuwe exoplaneten te ontdekken en hun eigenschappen beter te begrijpen."