NASAの通過系外惑星調査衛星（TESS）のアーティストによるイラスト。
（画像：©NASAのゴダード宇宙飛行センター）
マサチューセッツ州ケンブリッジ—太陽系外惑星を見つけることに関しては、より多くの計算能力が必ずしも答えになるとは限りません。
ここでの講演では TESSサイエンスカンファレンス 7月30日、マサチューセッツ工科大学で、Nora Eisnerは聴衆に市民科学が太陽系外惑星の探索にすでに与えたプラスの影響を紹介しました。この取り組みは、NASAの通過する太陽系外惑星観測衛星（TESS）が、アイズナーヘルムと呼ばれるプロジェクトを介して収集したデータを使用しています。 プラネットハンターズTESS。
コンピュータからの一連のデータを並べ替えるのに頼る方が効率的に見えるかもしれません TESS 2年目の運営に向けて。しかし、アイズナー氏はSpace.comに、人間のコンピューターは見逃しやすい惑星を見つけるのに有利だと語った。
宇宙物理学の博士課程の学生で太陽系外惑星の研究者であるアイスナー氏はSpace.comに対して、「機械とアルゴリズムが見逃す特定の種類のトランジットがある」と語った。 （「通過」とは、星の顔を横切る惑星の通過であり、TESSが狩る小さな明るさの低下を引き起こします。）
「ほとんどのアルゴリズムには2つまたは3つの通過検出しきい値があります」と彼女は付け加えました。 「それは基本的に私たちが見つけているものをより短い周期の惑星に制限します。マルチトランジットイベントを識別できるため、シングルトランジットイベントを識別できる可能性が高いです。」
アイズナー氏は、惑星ハンターは宇宙科学の事前知識を必要としないと述べた。プログラムの参加者は、小学校の生徒と同じくらい若く、世界中にいます。参加後、参加者は主要な科学的概念、つまり通過する太陽系外惑星が星の顔を越えた可能性があることを示唆する光度曲線の窪みを探す方法を紹介する短いトレーニングプログラムを実施します。
その後、それはレースに出発し、男の子は彼らがレースをするのですか、とアイズナーは言った。
「私たちは非常に迅速にデータを通過します」と彼女は言った。 「最初の1週間で100万の分類があったと思います。」
アイズナー氏によると、分類を行うには、8〜15人のボランティアがトランジットの存在についてライトカーブを確認する必要があります。可能性のある通過イベントとしてボランティアによって識別された光度曲線の場合、Planet Hunters TESSチームは、最も可能性の高いものから最も可能性の低いものへとランク付けされたリストを作成します。チームは機械学習を使用して、交通機関のようなイベントごとに重要度を作成します。アイズナー氏によると、このリストから、Planet Hunters TESS科学チームは上位500件をさらに検証するために調べています。
に TESSの運用初年度アイズナー氏によると、12,000人を超える登録済みボランティア（およびさらに多くの未登録ボランティア）が900万の分類を作成したという。
これらの種類の結果はエキサイティングですが、データ収集に対する市民科学のアプローチは確かにあります 懐疑論 過去には、科学者と非科学者の両方から。しかし、アイツナー氏がSpace.comに語ったところによると、Planet Hunters TESSが成功したのは 遺産 TESSの前身であるNASAの多作な惑星狩猟によって示された科学および非科学コミュニティの参加の概要 ケプラー宇宙望遠鏡.
「みんなとても協力的だ」とアイズナー氏は語った。 「また、これがすでに行われていることも役立つと思います。ケプラーのデータで実行された最初のプラネットハンターは本当に成功しました。彼らは実際にたくさんの候補[太陽系外惑星]を特定しました。そして、特に、星は非常に多様であるため、[データ]を見てもらうのはとても良いことです。」
Planet Hunters TESSの詳細については、 組織のウェブサイト.
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