ИИ раскрывает секреты атмосфер экзопланет
Международная команда исследователей из Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана и Института внеземной физики Макса Планка разработала “физически обоснованные” нейронные сети (PINNs) для более точного моделирования поведения света в атмосферах экзопланет.
Ключевая проблема, которую решает новый метод - анализ спектральных данных. Когда экзопланета проходит перед своей звездой, небольшая часть звездного света проникает сквозь атмосферу планеты. Этот свет несет информацию о химическом составе, температуре и облачном покрове планеты. Однако для расшифровки этих данных требуются сложнейшие модели, способные рассчитывать миллионы синтетических спектров за короткое время.
PINNs справляются с этой задачей блестяще. Первая модель, разработанная без учета рассеяния света, показала точность с относительными ошибками менее 1%. Вторая модель, включающая приближение рэлеевского рассеяния, успешно решила сложное уравнение переноса излучения, что раньше было практически невозможно.
Особенно важным это достижение становится в свете новых данных от телескопа Джеймса Уэбба. Его наблюдения настолько детальны, что требуют не менее сложных и точных атмосферных моделей для анализа.
Кто знает, возможно, именно сочетание мощных телескопов и искусственного интеллекта приблизит нас к обнаружению признаков жизни на далеких мирах?
@vselennayaplus
Международная команда исследователей из Мюнхенского университета Людвига-Максимилиана и Института внеземной физики Макса Планка разработала “физически обоснованные” нейронные сети (PINNs) для более точного моделирования поведения света в атмосферах экзопланет.
Ключевая проблема, которую решает новый метод - анализ спектральных данных. Когда экзопланета проходит перед своей звездой, небольшая часть звездного света проникает сквозь атмосферу планеты. Этот свет несет информацию о химическом составе, температуре и облачном покрове планеты. Однако для расшифровки этих данных требуются сложнейшие модели, способные рассчитывать миллионы синтетических спектров за короткое время.
PINNs справляются с этой задачей блестяще. Первая модель, разработанная без учета рассеяния света, показала точность с относительными ошибками менее 1%. Вторая модель, включающая приближение рэлеевского рассеяния, успешно решила сложное уравнение переноса излучения, что раньше было практически невозможно.
Особенно важным это достижение становится в свете новых данных от телескопа Джеймса Уэбба. Его наблюдения настолько детальны, что требуют не менее сложных и точных атмосферных моделей для анализа.
Кто знает, возможно, именно сочетание мощных телескопов и искусственного интеллекта приблизит нас к обнаружению признаков жизни на далеких мирах?
@vselennayaplus