Ssylka

В архивах Kepler обнаружены следы новых экзопланет

Космический телескоп Kepler, завершивший свою почти десятилетнюю миссию, стал настоящим прорывом в изучении экзопланет, обнаружив более 2600 подтвержденных миров. Это открытие составило почти половину от общего числа экзопланет, известных на сегодняшний день. Изначально Kepler был нацелен на наблюдение за 150 000 избранных звезд, и первичный анализ данных был сосредоточен именно на этих целях. Однако, помимо намеченных объектов, Kepler также зафиксировал свет от бесчисленного множества фоновых звезд, данные о которых долгое время оставались в тени.
В архивах Kepler обнаружены следы новых экзопланет
Изображение носит иллюстративный характер

В настоящее время группа исследователей из обсерватории Конколы в Венгрии, в составе Джона Биенаса и Роберта Сабо, обратилась к архивам Kepler, содержащим информацию о фоновых звездах. Их работа, представленная в виде препринта на сервере arXiv, свидетельствует о возможном обнаружении еще семи кандидатов в экзопланеты, скрывавшихся в этих ранее неисследованных данных.

Уникальность миссии Kepler заключается не только в ее научных достижениях, но и в открытости собранных данных. NASA поддерживает обширную базу данных, содержащую всю первичную информацию, полученную телескопом. Этот открытый доступ позволяет ученым по всему миру свободно скачивать и анализировать эти данные, открывая новые горизонты для исследований.

Несмотря на то, что данные Kepler уже стали основой для более чем 3136 рецензируемых научных статей, потенциал для новых открытий в этих архивах далеко не исчерпан. Джон Биенас и Роберт Сабо, имеющие опыт работы с данными Kepler, полученными при изучении переменных звезд типа RR Лиры – пульсирующих светил – и затменных двойных звезд, решили применить свой опыт к поиску экзопланет в фоновых данных.

Метод, использованный исследователями, основан на поиске транзитов – периодических падений яркости звезд, вызванных прохождением планеты перед диском звезды. Транзитный метод является одним из самых распространенных способов обнаружения экзопланет, однако, в данном случае, он был впервые применен для систематического поиска планет вокруг фоновых звезд, число которых в данных Kepler достигает 500 000.

Анализ данных фоновых звезд представляет собой значительные трудности. В отличие от целенаправленных наблюдений, данные фоновых звезд отличаются фрагментарностью и неравномерностью, что затрудняет их обработку и анализ. Однако, за шесть лет, прошедших с момента завершения основной миссии Kepler, были разработаны новые программные инструменты, способные эффективно справляться с этими вызовами и обрабатывать большие массивы данных для поиска планет.

В своей работе исследователи активно использовали алгоритм Ломба-Скаргла, разработанный в 1970-х и 1980-х годах. Этот алгоритм предназначен для выявления периодических сигналов во временных рядах данных и оказался весьма эффективным как для поиска затменных двойных звезд, так и для обнаружения кандидатов в экзопланеты.

Еще одним ключевым инструментом в исследовании стал современный программный пакет PSFmachine. Он предназначен для «десмешивания» кривых блеска, что особенно важно при анализе данных фоновых звезд, где изображения множества звезд могут накладываться друг на друга, искажая кривые блеска отдельных объектов. Кривые блеска, отражающие изменения яркости звезды со временем, играют важнейшую роль в поиске экзопланет.

В процессе работы с PSFmachine исследователи столкнулись с определенными трудностями, связанными с особенностями расположения звезд на фоне и незначительными колебаниями данных. В некоторых случаях создание автономных кривых блеска оказалось затруднительным из-за положения звезд относительно апертуры телескопа Kepler.

Для дальнейшего анализа исследователи также применили программный пакет Pytransit, разработанный на языке Python ближе к концу миссии Kepler. Pytransit позволяет оценивать параметры транзитных моделей кривых блеска, включая периоды, размеры планет и эксцентриситеты орбит. Для перекрестной проверки данных о звездах использовался массив данных, полученный в рамках миссии Gaia, целью которой является сбор информации о звездах.

В результате проведенного анализа ученым удалось выделить семь новых кандидатов в экзопланеты. Все обнаруженные планеты относятся к классу горячих юпитеров – массивных газовых гигантов, вращающихся очень близко к своим звездам. Размеры этих планет варьируются от 0.89 до 1.52 радиуса Юпитера, а периоды обращения составляют от 0.04 до 0.07 астрономической единицы. Поиск других планет в этих системах не дал положительных результатов.

Открытие даже небольшого числа новых кандидатов в экзопланеты в архивных данных Kepler подчеркивает огромную ценность переанализа существующих массивов информации с использованием новых инструментов и методологий. Доступность данных Kepler для широкой научной общественности и постоянное развитие программного обеспечения и аналитических методов открывают захватывающие перспективы для будущих открытий, скрытых в уже собранных данных.


Новое на сайте

16935Как рентгеновское зрение раскрывает самые бурные процессы во вселенной? 16934Уязвимость нулевого дня в SonicWall VPN стала оружием группировки Akira 16933Может ли государственный фонд единолично решать судьбу американской науки? 16932Способна ли филантропия блогеров решить мировой водный кризис? 16931Взлом через промпт: как AI-редактор Cursor превращали в оружие 16930Мог ли древний кризис заставить людей хоронить мертвых в печах с собаками? 16929Какие наушники Bose выбрать на распродаже: для полной изоляции или контроля над... 16928Может ли искусство напрямую очищать экосистемы от вредителей? 16927Вирусное наследие в геноме человека оказалось ключевым регулятором генов 16926Рекордные оазисы жизни обнаружены в бездне океанских траншей 16925Крах прогнозов UnitedHealth на фоне растущих издержек и трагедий 16924Формула ясного ума: доказанный способ замедлить когнитивное старение 16923Действительно ли ощущения тепла и прохлады идут в мозг разными путями? 16922Гражданские права как инструмент холодной войны 16921Премиальное белье Duluth Trading Co. со скидкой более 50%