Ученые из Китая и Германии впервые применили метод вариации времени транзита (TTV) для обнаружения экзопланеты типа супер-Земля, что подтвердило эффективность этого подхода и расширило возможности поиска планет за пределами Солнечной системы. Об этом сообщил портал New-Science.ru. С момента открытия первой экзопланеты в 1995 году астрономы стремятся найти планеты, похожие на Землю и расположенные в обитаемой зоне своих звезд. Недавно обнаруженная планета Kepler-725c, массой в 10 раз больше земной, находится именно в такой зоне.
Традиционные методы поиска экзопланет — транзитный и метод лучевых скоростей — имеют ограничения, особенно при поиске маломассивных планет с длительными орбитальными периодами. Транзитный метод требует, чтобы орбита планеты была ориентирована идеально с точки зрения наблюдателя, а метод лучевых скоростей нуждается в чрезвычайно точных измерениях, что затрудняет обнаружение таких объектов.
Метод TTV оказался менее зависимым от угла обзора и точности данных, позволяя выявлять планеты, которые не видны в транзите. Используя TTV для анализа изменений времени прохождения транзитов газового гиганта Kepler-725b, ученым удалось определить характеристики соседней нетранзитной супер-Земли Kepler-725c. Эта планета обращается вокруг звезды G9V с орбитальным периодом 207,5 дней и получает примерно в 1,4 раза больше звездной радиации, чем Земля, что делает ее потенциально пригодной для жизни.
Открытие подтверждает, что метод TTV является мощным инструментом для поиска планет в обитаемых зонах, особенно таких, которые сложно обнаружить традиционными способами.
В будущем миссии PLATO (Европа) и ET (Китай) предоставят новые данные, которые позволят использовать этот метод для еще более детального изучения экзопланет и расширения наших знаний о планетарных системах.
Нейросеть помогла точнее определить свойства чёрных дыр Стрельца А и M87*. Обучение проходило на свыше трех миллионов синтетических изображений, сгенерированных с использованием релятивистских магнито-гидродинамических моделей, что позволяет учитывать ошибки и изменчивость наблюдаемых явлений и выдавать вероятностные оценки.