Команда астрономов из Корнуэльского Университета сегодня представила свою новую интересную разработку в сфере технологий по нахождению отдаленных экзопланет – технология ориентируется преимущественно на анализ светового и цветового спектра, а потому носит название цветового декодера. Ученые говорят, что при помощи данной технологии они смогут гораздо эффективнее отыскать экзопланеты земноподобного типа, которые также могут сохранять те или иные следы живых организмов – либо в настоящем, либо в будущем. Тем не менее, технология эта еще требует достаточно длительного этапа тестирования и проверок, после чего будет запущена в массовый проект.
Сам по себе цветовой декодер преимущественно ориентируется на изучение радиуса и интенсивности потоков света, которые отдаются телескопами в поиске экзопланет и других космических тел подобного типа – таким образом, каменистые и бурые планеты с тяжелой атмосферой будут отдавать меньше света на выходе, тем самым автоматически исключаясь из общего поискового потока. А те планеты, которые обладают более пригодными для жизни условиями, будут отображаться на декодере в качестве более светлых объектов, поскольку будут отражать намного больше света и цвета.
Именно ориентируясь на интенсивность и широту цветового спектра, астрономы могут намного быстрее и точнее регистрировать местонахождение таких потенциально обитаемых планет – а в сравнении со многими другими, более традиционными методами поиска экзопланет, представленный цветовой декодер также может гибко настраиваться и характеризоваться различными изменениями в плане работы со сторонними телескопами, так что команда разработчиков из Корнуэлла так или иначе заинтересована в продолжении разработки.
Пока неясно, когда технология будет представлена в своем окончательном варианте и будет ли она представлена вообще, поскольку вначале необходимо получить рабочую лицензию на ее использование. Однако в том случае, если она все-таки найдет путь в современный сегмент поиска и регистрации экзопланет, то возможно уже совсем скоро подавляющее большинство исследовательских проектов такого типа будет опираться именно на цветовой декодер.
