ウォーリック大学の天文学者チームは、NASAのTESS（トランジット系外惑星探索衛星）のデータから100個以上の太陽系外惑星を確認するため、AIシステム「RAVEN」を活用した。この発見には31個の新規特定惑星が含まれており、その多くは恒星の近くを公転している。また、数千個の候補天体も特定された。今回の成果により、希少な惑星のタイプや、太陽に似た恒星の周囲における惑星の存在確率が正確に測定された。
研究チームは、TESSの運用開始から4年間の220万個以上の恒星の観測データにRAVENパイプラインを適用し、公転周期が16日未満の惑星に焦点を当てた。このシステムは118個の新たな惑星と2,000個以上の高品質な候補天体を検証し、そのうち約1,000個がこれまで未知の天体であった。確認された惑星の中には、24時間未満で恒星を一周する超短周期惑星や、理論上は存在が稀とされる「海王星の砂漠」領域に位置する惑星も含まれている。また、これまで検出されていなかった同じ恒星を周回する複数の惑星からなる密接した惑星系も特定された。この研究結果は、2026年に発行された『王立天文学会月報』（MNRAS）第548巻第3号および第546巻第2号に掲載された。RAVENは、機械学習モデルをシミュレーションデータで訓練し、本物の惑星のトランジットと食連星のような偽の信号を識別することで検出精度を向上させている。信号検出から統計的検証までの一連のプロセスを自動化することで、バイアスを低減し、信頼性の高い惑星の個体数調査を可能にした。ウォーリック大学のポストドクトラル研究員であり、発見論文の筆頭著者であるマリーナ・ラファルガ・マグロ博士は、「新開発のRAVENパイプラインを使用して、118個の新しい惑星と2,000個以上の高品質な候補天体を検証でき、そのうち約1,000個は完全に新しい発見でした」と述べた。RAVENの開発を主導したアンドレアス・ハジゲオルギウ博士は、「課題は、恒星の光度変化が本当に惑星の公転によるものなのか、それとも食連星のような他の要因によるものなのかを特定することであり、RAVENはまさにその答えを出すためのものです」と説明した。分析によると、太陽に似た恒星の9〜10%が近接惑星を持っていることが示され、これはNASAのケプラー計画のデータと一致するものの、不確実性は最大10分の1まで低減された。「海王星の砂漠」に存在する惑星は、こうした恒星のわずか0.08%で見つかっている。人口統計調査の筆頭著者であるカイミン・クイ博士は、「この『砂漠』がどれほど何もない空間であるかについて、初めて正確な数値を算出できました」と指摘した。上級共著者のデビッド・アームストロング博士は、RAVENが惑星の分布をマッピングするのに十分な信頼性を持つデータセットを作成すると付け加えた。チームは今後のさらなる研究やESA（欧州宇宙機関）のPLATOなどの将来のミッションに役立てるため、インタラクティブなカタログを公開している。