У Павла Рабцевича нет ни астрономического образования, ни телескопа. Ему 28 лет, он продакт-менеджер из Таррагоны в Испании. Зато у него были интернет, несколько подписок на AI-сервисы и свободный доступ к данным TESS — космического телескопа NASA, который с 2018 года ищет планеты у других звёзд. В сентябре он с помощью AI-агентов для программирования перебрал эти данные и нашёл сигнал, который может оказаться никем не замеченной планетой.

Как он это сделал

TESS ищет планеты, измеряя яркость звёзд. Когда планета проходит перед своей звездой, та чуть-чуть тускнеет, и если провал повторяется по расписанию, возможно, вокруг звезды что-то вращается. Рабцевич взял данные одного периода наблюдений TESS — с ноября прошлого года до начала января; по его подсчёту, это более 126 000 звёзд.

Одни и те же данные он отдал трём AI-инструментам: Claude Code от Anthropic, Codex от OpenAI и Jev от TypeSafe. Это не чат-боты, а агенты: они сами пишут и запускают код, скачивают данные и переделывают анализ, пока он не заработает. Рабцевич просил их искать регулярные провалы яркости, сужать список кандидатов и улучшать собственные методы, а потом сравнивал, что нашли разные модели.

Роли распределились чётко. AI писал и выполнял анализ. Рабцевич решал, какие проверки проводить, достаточно ли убедителен результат и что оставить.

Что он нашёл

Самый сильный кандидат — у звезды TIC 4206066, оранжевого карлика (класс K) чуть меньше Солнца, примерно в 116 световых годах от нас. Каждые 3,18 суток звезда тускнеет, и это подходит под планету примерно в 1,4 раза больше Земли: год на ней длится чуть больше трёх суток, а температура поверхности оценивается примерно в 540 °C. Второй, более слабый сигнал повторяется раз в 11,13 суток и может оказаться второй планетой, но сам Рабцевич считает его менее надёжным.

Потом он попытался доказать, что ошибся. Вместе с Claude Code он провёл 74 теста, задуманных, чтобы опровергнуть гипотезу. В одном из них агент по двум наборам наблюдений звезды, включая архивные данные 2018 и 2020 годов, предсказывал, когда она должна потускнеть в третьем. Предсказания сбылись во всех трёх случаях.

Проверка, записанная до того, как известен ответ

Самый научно аккуратный шаг был следующим. 6 октября Рабцевич опубликовал на Zenodo, открытом архиве научных работ, протокол: что именно должно произойти, когда TESS снова будет наблюдать звезду — в 110-м периоде наблюдений, с 31 октября по 26 ноября, с замером яркости каждые две минуты. В документе девять предсказанных провалов для основного сигнала и три для второго, каждый с точностью около четырёх минут.

Раз предсказания зафиксированы до появления новых данных, подогнать ответ задним числом невозможно. Протокол заранее задаёт и четыре возможных исхода: сигнал подтвердился, не сходится, исключён или данных недостаточно. Рабцевич осторожен в выводах: даже если звезда потускнеет точно по расписанию, само по себе это не докажет, что это планета. По данным Gizmodo, его запрос в MIT, который ведёт работу TESS, на замеры звезды с двухминутным интервалом одобрили.

Что говорят учёные

Кевин Хардгри-Уллман, научный сотрудник Института экзопланет NASA, сказал Gizmodo, что найти сигнал — это более простая часть. Сложнее исключить ложные срабатывания: например, две звезды, вращающиеся друг вокруг друга, могут давать похожие провалы яркости. По его мнению, с этим этапом подтверждения AI-инструменты не обязательно помогут.

Рабцевич согласен, что совпадение ещё не доказывает причину. Он сказал Gizmodo, что если звезда потускнеет вовремя в ноябре, «всё станет намного серьёзнее». Всего известно больше 6400 экзопланет, и кандидаты TESS уже привели к более чем тысяче подтверждённых планет, но каждую подтверждали профессиональные астрономы с дополнительными наблюдениями.

Что это значит, если вы анализируете свои данные с AI

Для настоящей работы с данными берите агента, а не чат. Чат-бот может объяснить метод. Агент вроде Claude Code или Codex от OpenAI может скачать тысячи файлов, написать анализ, запустить его, увидеть ошибку и исправить. Именно это позволило одному человеку обработать данные по 126 000 звёзд.

Проверяйте одну модель другой. Рабцевич дал одни и те же данные трём инструментам и сравнивал ответы. Когда две независимые модели приходят к одному результату, это сильнее, чем уверенность одной.

Просите AI доказать, что вы неправы. 74 теста были задуманы, чтобы сломать идею, а не подтвердить её. Тот же подход работает для бизнес-прогноза или анализа рынка.

Записывайте предсказание до того, как посмотрите на результат. Опубликованные заранее предсказания — самая ценная привычка в этой истории, и она работает с любым AI: подогнать ответ потихоньку уже не получится.

Мы расскажем, что покажет TESS, после 26 ноября.