A világűrt kutató tudósok számos remek teleszkóp tudását aknázhatják ki, sokszor pedig már olyan sok adatot kell átnézniük, hogy nehéz dolguk van, ha meg akarják állapítani valamiről, hogy valódi bolygó vagy sem. A Warwicki Egyetem tudósai most azonban olyan gépi tanulási algoritmust raktak össze, amely átveszi ezt a nehéz munkát az emberektől, és praktikus eszközként segít hitelesíteni az exobolygókat a hatalmas adatmennyiségből.
Az algoritmust olyan adatokkal tréningezték, amelyekkel még a Kepler-küldetés során állapították meg, hogy egy adott találat ténylegesen bolygó volt, vagy csak téves észlelés. Ezután kezdtek egy új, nagyszabású elemzés-sorozatba, és a régi NASA-adatokat átnézve a mesterséges intelligencia rögtön talált is 50 új exobolygót.
Extraszoláris bolygóknak, vagy röviden exobolygóknak nevezzük azokat a bolygókat, amelyek Naprendszerünkön kívül, vagyis idegen csillagok körül keringenek. Értelemszerűen a Naprendszerünknél távolabb a csillagokat még viszonylag könnyen észlelni és azonosítani lehet, de sokkal nehezebb bolygókat is megtalálni és kategorizálni.
A tudósok az MI használatával időt spórolnak, mert már nem csak a bolygójelölteket tudják rangsorolni, hanem statisztikailag azt is meg tudják állítani, hogy valójában mekkora az esélye a pozitív találatnak. Így hatalmas adatmennyiséget nézhetnek majd át például a TESS és a PLATPO missziók keretében, és természetesen így annak is megnő az esélye, hogy az élet kifejlődésére alkalmas, vagy akár Föld-szerű égitestekre is bukkanhatnak.
