Современные разработки в области нейросетей позволяют выявлять состав и характеристики атмосферы планет за пределами Солнечной системы.

Когда экзопланета проходит перед своей звездой, часть света проходит сквозь атмосферу и содержит информацию о химическом составе, температуре и облачном покрове этой планеты. Чтобы правильно интерпретировать эти данные, нужны сложные модели, способные быстро обрабатывать миллионы синтетических спектров.

Новая нейронная сеть успешно справляется с этой задачей. Первая версия модели, не учитывающая рассеяние света, достигла точности с ошибками менее 1%. Вторая модель включала коррекцию для рэлеевского рассеяния — эффекта, который придает небу голубой цвет на Земле. Хотя работы в этой области продолжаются, нейросеть демонстрирует уже значительный прогресс в решении сложных уравнений.

Это особенно важно в свете новых данных, полученных с помощью телескопа Джеймса Уэбба, который собирает очень детальную информацию о атмосферных условиях экзопланет и требует точных моделей для их анализа.

Источник: @mycosmos