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COVENTRY/VEREINIGTES KÖNIGREICH. Wissenschaftler der Universität von Warwick haben mit dem neuen KI-gestützten Analysetool RAVEN in Daten des NASA Weltraumteleskop TESS 118 Exoplaneten bestätigt. Die Analyse von mehr als 2,2 Millionen Sternen brachte außerdem über 2.000 starke Kandidaten hervor. Fast 1.000 davon waren bisher unbekannt.

118 neue Exoplaneten wurden durch KI aus alten Daten entdeckt (Symbolbild); Bild: KI-generiert
118 neue Exoplaneten wurden durch KI aus alten Daten entdeckt (Symbolbild); Bild: KI-generiert

TESS (Transiting Exoplanet Survey Satellite) ist ein NASA Weltraumteleskop, das Sterne auf kleine Einbrüche ihrer Helligkeit prüft. Solche kurzen Abschwächungen entstehen, wenn ein Planet von der Erde aus gesehen vor seinem Stern vorbeizieht.

Wie die Universität von Warwick auf ihrer Website berichtet, nutzt das Forscherteam das Analysetool RAVEN Künstliche Intelligenz, die in sehr großen Datenmengen Muster erkennt. Damit kann das Team echte Planetensignale besser von anderen Effekten trennen, etwa von Doppelsternen oder Messrauschen.

Seltene Planetentypen rücken in den Blick

Die Forscher konzentrierten sich auf Planeten mit engen Bahnen. Viele dieser Welten umrunden ihren Stern in weniger als 16 Tagen, einige sogar in weniger als 24 Stunden.

Unter den bestätigten Funden sind auch Objekte aus der sogenannten „Neptunwüste“. So nennen Astronomen einen Bereich sehr nah am Stern, in dem neptungroße Planeten besonders selten sind. Zudem fand das Team nahe Mehrplanetensysteme mit bislang unbekannten Planeten um denselben Stern.

Neue Daten helfen bei der Suche nach Mustern

Die Auswertung liefert nicht nur einzelne neue Welten. Sie zeigt auch genauer, wie häufig bestimmte Planetentypen rund um sonnenähnliche Sterne vorkommen. Nach Angaben des Teams besitzen rund 9 bis 10 Prozent dieser Sterne einen nahen Planeten.

Sehr selten bleiben dagegen Planeten in der Neptunwüste. Für sie kommt die Studie auf nur etwa 0,08 Prozent bei sonnenähnlichen Sternen. Die Forscher sehen darin eine wichtige Grundlage, um künftige Beobachtungen gezielter zu planen und besonders interessante Systeme schneller auszuwählen.

Die Ergebnisse erschienen im Fachjournal MNRAS. Zudem stellte das Team Kataloge und Werkzeuge bereit, damit andere Forscher die Funde für weitere Beobachtungen nutzen können.


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