استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف الكواكب الخارجية

كوكب نجمي خارجي �Exo planet

extrasolar planetأي كوكب يدور حول نجم خارج مجموعتنا الشمسية |

Exo planet كوكب خارجي |

extrasolar planetأي كوكب خارج مجموعتنا الشمسية |

لماذا نهتم بالكواكب الخارجية؟

هل نحن وحدنا؟

كيف نشأت الحياة في نظامنا الشمسي؟

موارد، مصادر طاقة و مستعمرات بشرية محتملة

كيف نكتشف الكواكب الخارجية؟

الرصد المباشر | السرعة الشعاعية | قياس الاستقطاب | القياسات الفلكية | العدسات المايكروية الثقالية | قياس العبور

قياس العبور

قياس شدة لمعان نجم محدد خلال فترة زمنية معينة، خلال فترة قصيرة من المراقبة ينخفض شدة اللمعان بشكل ملحوظ ويعود طبيعيا بعدها، وتتكرر نفس العملية خلال فترات متشابهة ودورية.

تخيل عملية الخسوف!

​

*يمكن رؤيته فقط إذا كانت زاوية المراقب مقابلة لمدار الكوكب

​

قياس العبور

قياس شدة لمعان نجم محدد خلال فترة زمنية معينة، خلال فترة قصيرة من المراقبة ينخفض شدة اللمعان بشكل ملحوظ ويعود طبيعيا بعدها، وتتكرر نفس العملية خلال فترات متشابهة ودورية.

قياس العبور

قياس شدة لمعان نجم محدد خلال فترة زمنية معينة، خلال فترة قصيرة من المراقبة ينخفض شدة اللمعان بشكل ملحوظ ويعود طبيعيا بعدها، وتتكرر نفس العملية خلال فترات متشابهة ودورية.

تخيل عملية الخسوف!

​

*يمكن رؤيته فقط إذا كانت زاوية المراقب مقابلة لمدار الكوكب

​

قياس العبور

قياس شدة لمعان نجم محدد خلال فترة زمنية معينة، خلال فترة قصيرة من المراقبة ينخفض شدة اللمعان بشكل ملحوظ ويعود طبيعيا بعدها، وتتكرر نفس العملية خلال فترات متشابهة ودورية.

تخيل عملية الخسوف!

​

*يمكن رؤيته فقط إذا كانت زاوية المراقب مقابلة لمدار الكوكب

​

هل بدأنا بالفعل؟

نعم!

MOST | EPOXI | SWEEPS | COROT | Kepler | K2 | Gaia | TESS | CHEOPS | JWST

نعم!

MOST | EPOXI | SWEEPS | COROT | Kepler | K2 | Gaia | TESS | CHEOPS | JWST

Kepler

2009 - 2013

نعم!

MOST | EPOXI | SWEEPS | COROT | Kepler | K2 | Gaia | TESS | CHEOPS | JWST

TESS

2018 - Ongoing

البيانات من هذه المهام

صور متسلسلة، نركز على جزء محدد من السماء خلال فترة زمنية محددة

نعم!

MOST | EPOXI | SWEEPS | COROT | Kepler | K2 | Gaia | TESS | CHEOPS | JWST

Kepler

2009 - 2013

معالجة البيانات الخام

التدريج الرمادي | Gray-scale

• الصور الفضائية غالبا تأتي باللونين الأبيض والأسود أو يتم تحويلها لذلك.
• كل نقطة (بكسل) تصبح تدريج بين الأسود والأبيض.
• كل درجة بين الأسود والأبيض يعطى قيمة مابين 0 إلى 255.
• بهذه الطريقة يمكننا تحويل أي صورة إلى مصفوفة.

ما هو منحنى الضوء؟

• شدة لمعان كل جرم نمثلها مع توقيت التقاطها.
• تجميع كل الصور المتتالية ينتج لنا تمثيل بياني يسمى منحنى الضوء.

​

المحور السيني: الزمن

المحور الصادي: شدة السطوع

​

*كلما زادت عتمة الصورة، قلت قيمة السطوع.

*نقيس شدة السطوع(اللمعان أو الإضاءة) بجمع قيم البكسلات.

قياس العبور

قياس شدة لمعان نجم محدد خلال فترة زمنية معينة، خلال فترة قصيرة من المراقبة ينخفض شدة اللمعان بشكل ملحوظ ويعود طبيعيا بعدها، وتتكرر نفس العملية خلال فترات متشابهة ودورية.

كيف نحصل على منحنى ضوء العبور؟

ايش هو منحنى الضوء؟

Exo planet كوكب خارجي |

extrasolar planetأي كوكب خارج مجموعتنا الشمسية |

Exo planet كوكب خارجي |

extrasolar planetأي كوكب خارج مجموعتنا الشمسية |

كم هائل من البيانات، العملية مكررة ومجهدة، ما لحل؟

AI | الذكاء الاصطناعي

قدرة الحاسب على محاكاة أو مطابقة مهام يستطيع عملها العقل البشري

مثل: التعرف على الأنماط، التعلم و إلخ

تعلم الآلة

• بناء على البيانات التي تمت ملاحظتها، الآلة (النموذج) تصبح قادرة على توقع خصائص بيانات جديدة أو بيانات لم يتم رؤيتها من قبل
• استخلاص المعرفة من البيانات

تعلم الآلة

كوكب

ليس كوكب

كوكب

ليس كوكب

كوكب

بيانات مدخلة

نموذج تعلم آلي

كوكب؟

ليس كوكب؟

كوكب؟

تصنيف للبيانات (يتم توقعها)

خطوات العمل للتعلم الآلي

الحصول على البيانات

تنظيف البيانات ومعالجة وتحديد أهم الخصائص

تدريب النموذج

تقييم النموذج وصقله

استخدام

النموذج

مثال على بيانات منحنى الضوء

Y

X

تطبيق التعلم الآلي للحصول على توقع

Y

X

كوكب

ليس كوكب

كوكب

ليس كوكب

كوكب

كوكب؟

ليس كوكب؟

كوكب؟

Y

X

X

كيف استخدم الذكاء الاصطناعي حتى اكتشف الكواكب؟

1. تحميل وتنظيف بيانات منحنيات الضوء لمهمة كبلر.
2. بناء وبرمجة نماذج تعلم الآلة أو التعلم العميق لتصنيف منحنيات الضوء.
3. تدريب النموذج وتعليمه باستخدام جزء البيانات الخاص بالتدريب.
4. استخدام النموذج المدرب على الجزء الخاص باختبار كفاءة النموذج وتحديد دقته.
5. استخدام بيانات غير مصنفة وتحديد ما إذا كانت عبور أو لا.

من أين أحصل على البيانات؟

بيانات منحنيات الضوء مصنفة

بيانات خام

بيانات الكواكب المكتشفة

تنظيف بيانات منحنيات الضوء

عند تصوير أجزاء من السماء، قد يتحرك التلسكوب خلال فترة معينة، مما سيتكون لدينا فراغات، أو عندما تتغير درجات حرارة الأجزاء الالكترونية للتلسكوب، ولأسباب أخرى

تتكون لدينا بيانات غير مرغوبة يجب إزالتها

الأشعة الكونية يتم التقاطها بشكل حتمي، يكون شكلها قمم وقيعان شاذة (قيم متطرفة) لا تشبه القاع والقمة للعبور

يجب إزالتها

تنظيف بيانات منحنيات الضوء

أحيانا يضرب التلسكوب حطام فضائي، متسببا في ارتفاع في السطوع لفترة قصيرة جدا

يجب إزالتها

تنظيف بيانات منحنيات الضوء

تنظيف بيانات منحنيات الضوء

بيانات غير مرغوبة أخرى

Python libraries

تنظيف البيانات

Lightkurve

​

Pandas

​

NumPy

​

عرض وتمثيل البيانات

Matplotlib

​

Seaborn

بناء وتدريب النموذج

TensorFlow

​

Keras

​

PyTorch

​

Scikit Learn

​

​

​

Get your hands dirty

Links

https://github.com/aedattilo/models_K2/blob/master/astronet/astro_cnn_model/astro_cnn_model.py

https://github.com/isralg/exoplanet-detection/tree/4d529cd35cd0dbcf25a3b16cdc79fbcd36883010

https://github.com/gouravsb17/LJMU_Exoplanets/blob/3af7093f236ec493feee11ae36fb9a4dd123f5fe/code/CNN_time_series_ML_code.py

​

​

Best performing model so far

Convolutional Neural Network

أبحاث نشرت عن هذا المجال

)A Highly Accurate and Explainable Deep Learning Classifier that Validates 301 New Exoplanets(

Identifying Exoplanets with Deep Learning: A Five-planet Resonant Chain around Kepler-80 and an Eighth Planet around Kepler-90

Identifying Exoplanets with Deep Learning. II. Two New Super-Earths Uncovered by a Neural Network in K2 Data

أخرى1

أخرى2

مصادر أخرى

شرح مختصر لباقي طرق اكتشاف الكواكب النجمية بالعربي + شرح أكثر عن بيانات TESS

دليل المبتدئين لمهمة وبيانات كيبلر

تحويل الصور الخام لبيانات يستفاد منها

https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20180007068/downloads/20180007068.pdf

دليل المبتدئين في التعامل مع بيانات كبلر

https://github.com/spacetelescope/notebooks/tree/master/notebooks/MAST/Kepler

شكرا !