Pavel Rabtsevich, 28-letni product manager bez wykształcenia astronomicznego, znalazł w publicznych danych teleskopu kosmicznego NASA TESS powtarzający się co 3,18 dnia spadek jasności gwiazdy TIC 4206066, oddalonej o około 116 lat świetlnych od Ziemi. Jeśli sygnał pochodzi od planety, miałaby ona promień około 1,4 promienia Ziemi, a jej istnienie sprawdzą nowe obserwacje TESS zaplanowane na 31 października – 26 listopada 2026 roku.
- Pavel Rabtsevich, 28-letni product manager bez wykształcenia astronomicznego, wykrył w publicznych danych teleskopu NASA TESS powtarzający się co 3,18 dnia spadek jasności gwiazdy TIC 4206066, który – jeśli pochodzi od planety – wskazuje na obiekt o promieniu około 1,4 promienia Ziemi i temperaturze powierzchni około 540°C.
- Analizę obejmującą 74 analizy i ponad tysiąc skryptów Rabtsevich przeprowadził głównie przy użyciu agentów AI – Claude Code firmy Anthropic (na modelach Opus 5.5 i Fable 5.1) oraz Codexa od OpenAI – które pobierały dane NASA MAST, pisały kod do wyszukiwania tranzytów i testowały hipotezy falsyfikujące sygnał.
- Zespół misji TESS zatwierdził wniosek Rabtsevicha o obserwacje w ramach programu DDT (nr 100): od 31 października do 26 listopada 2026 roku teleskop będzie mierzył jasność TIC 4206066 co dwie minuty, a autor z wyprzedzeniem opublikował w Zenodo konkretne przewidywania dziewięciu tranzytów dla silniejszego sygnału, uniemożliwiając późniejsze dopasowanie wyników.
Analizę w dużej części wykonały agenty AI, przede wszystkim Claude Code firmy Anthropic. Rabtsevich ogłosił wynik 7 października we wpisie na X, a szczegóły opisał w preprincie opublikowanym w repozytorium Zenodo. Sam autor podkreśla, że to kandydat, a nie potwierdzona planeta.
I think I found a planet nobody knew existed.
It's been hiding in NASA telescope data for seven years.
At the end of this thread, you can fly to it yourself. pic.twitter.com/2EmbJJ46Oc
— Pavel Rabtsevich (@p_rabtsevich) October 7, 2026
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Sygnał z gwiazdy TIC 4206066 powtarza się w danych z 2018, 2020 i 2025 roku
TIC 4206066 to gwiazda typu K, nieco mniejsza od Słońca. Rabtsevich zauważył spadki jej jasności najpierw w danych z tzw. Sektora 98, czyli obserwacji TESS prowadzonych od listopada 2025 do początku stycznia 2026 roku. Następnie sięgnął do archiwalnych pomiarów tej samej gwiazdy z 2018 i 2020 roku. Według Gizmodo te same spadki jasności pojawiły się w obu starszych zestawach danych, z identyczną częstotliwością.
Według preprintu sygnał o okresie 3,18 dnia obejmuje 23 tranzyty, czyli przejścia hipotetycznej planety na tle tarczy gwiazdy. Spadek jasności wynosi około 500 ppm (części na milion), co odpowiada obiektowi o promieniu 1,4 ± 0,1 promienia Ziemi, o ile sygnał rzeczywiście pochodzi od TIC 4206066. Rabtsevich szacuje, że temperatura powierzchni takiej planety wynosiłaby około 540 st. C (1000 st. F), czyli więcej niż na Merkurym.
W danych pojawił się też drugi, słabszy sygnał. Sam autor traktuje go z dużą ostrożnością.
| Sygnał | Okres orbitalny | Szacowany promień (jeśli krąży wokół TIC 4206066) | Status według autora |
|---|---|---|---|
| Silniejszy | 3,18 dnia | 1,4 ± 0,1 promienia Ziemi | kandydat, 23 tranzyty |
| Słabszy | 11,13 dnia | ok. 2,2 promienia Ziemi | wstępny, ok. 3 sigma w teście post hoc |
Claude Code pisał kod, dopasowywał tranzyty i próbował obalić hipotezę
Rabtsevich przekazał agentom AI dane obejmujące pomiary ponad 126 tys. gwiazd. Według Gizmodo korzystał z Claude Code, Codexa od OpenAI oraz narzędzia Jev firmy TypeSafe. Serwisy branżowe podają, że w Claude Code pracował na modelach Opus 5.5 i Fable 5.1, a Codex oraz osobne, „czyste” sesje agentów służyły do przeglądu wyników.
Z relacji autora i podsumowań jego pracy wynika, że agenty AI zajmowały się m.in.:
- pobieraniem i przetwarzaniem danych TESS z archiwum NASA MAST,
- pisaniem kodu do wyszukiwania tranzytów,
- dopasowywaniem modelu do zarejestrowanych spadków jasności,
- sprawdzaniem, czy sygnał nie pochodzi od sąsiednich gwiazd,
- testami wykluczającymi fałszywe alarmy.
Rabtsevich przeprowadził 74 analizy i napisał ponad tysiąc skryptów. W jednym z testów dał Claude Code dwa zestawy danych TESS i kazał przewidzieć, kiedy gwiazda przygaśnie w trzecim. Według Gizmodo przewidywania trafiły we wszystkich trzech przypadkach. Autor przeszukał też 36 katalogów i źródeł literaturowych oraz ponad 340 tys. automatycznych alertów TESS, żeby sprawdzić, czy ktoś wcześniej nie zgłosił tego samego sygnału.
Rabtsevich podkreśla, że to on decydował o kierunku pracy.
„Nie brałem pierwszych odpowiedzi modeli. Naciskałem na nie, runda po rundzie, żeby ulepszały własne metody, i sprawdzałem ich wyniki w innych modelach” / „I didn’t take the models’ first answers. I pushed them, round after round, to improve their own methods, and checked what they gave me against other models.”
W swoim wpisie dodał uwagę, która dobrze opisuje sens całego eksperymentu: przydatne użycie agenta w nauce nie polega na pytaniu, czy coś jest planetą, tylko na ciągłym dawaniu mu sposobów, żeby udowodnił, że nie jest.
Najciekawsze w tej historii nie jest to, że AI „znalazła planetę”. Bo jeszcze nie znalazła. Ciekawe jest to, jak Rabtsevich ustawił pracę z agentami: zamiast prosić model o potwierdzenie, kazał mu szukać dziury we własnym wyniku, a potem sprawdzał całość w osobnych sesjach i innym modelu. To jest dokładnie ta dyscyplina, której brakuje w większości entuzjastycznych postów o „vibe science”.
Widzę tu też ryzyko. Tysiąc skryptów w dwa tygodnie to tempo, przy którym łatwo przeoczyć błąd metodologiczny, a pojedyncza długa sesja z agentem ma skłonność do bronienia własnych wcześniejszych wniosków. Rabtsevich to rozumie i dlatego opublikował przewidywania z wyprzedzeniem. Ale co się stanie, gdy tysiące amatorów zrobi to samo, tylko bez tej ostrożności? Profesjonalni astronomowie już dziś walczą o czas na teleskopach. Fala słabo sprawdzonych zgłoszeń może im realnie zaszkodzić.
Mimo to uważam ten przypadek za jeden z lepszych przykładów AI w nauce, jakie widziałem w tym roku. Nie dlatego, że wynik jest pewny, tylko dlatego, że da się go uczciwie sfalsyfikować.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Planeta nie jest potwierdzona. Największym ryzykiem jest niewidoczna gwiazda towarzysząca
Preprint Rabtsevicha wprost zaznacza, że nie rości sobie prawa do statystycznej walidacji planety. Prawdopodobieństwo fałszywego alarmu obliczone narzędziem TRICERATOPS wynosi według autora 0,03-0,04, ale to nie zamyka sprawy.
Głównym alternatywnym wyjaśnieniem, które wskazuje sam autor, jest nierozdzielony towarzysz gwiazdy. TIC 4206066 może być w rzeczywistości parą gwiazd zbyt bliskich, by TESS je rozróżnił. Wtedy planeta, o ile istnieje, mogłaby krążyć wokół słabszej gwiazdy, a jej rzeczywisty promień byłby inny niż 1,4 promienia Ziemi. Inne typowe źródła fałszywych sygnałów w danych TESS to układy podwójne zaćmieniowe w tle oraz zakłócenia instrumentalne.
Kevin Hardegree-Ullman, naukowiec z NASA Exoplanet Science Institute (NExScI), tłumaczył Gizmodo, że wykluczanie fałszywych alarmów to największa trudność przy potwierdzaniu planet.
„Największym wyzwaniem przy potwierdzaniu planet jest konieczność wykluczenia scenariuszy fałszywie pozytywnych” / „The biggest challenge with confirming planets is that we have to rule out false-positive scenarios.”
Hardegree-Ullman wskazał, że kandydatów jest bardzo dużo, czasu na teleskopach mało, a części obiektów nie da się zbadać obecnymi instrumentami. Jego zdaniem narzędzia AI raczej nie pomogą w samym potwierdzaniu planet, ale będą coraz częściej używane do łączenia publicznie dostępnego kodu w wyszukiwaniu kandydatów i ich wstępnej weryfikacji.
TESS obejrzy gwiazdę ponownie, a przewidywania opublikowano z góry
Rabtsevich złożył do zespołu misji TESS (teleskop obsługują astronomowie z MIT) wniosek o dodatkowe obserwacje w ramach programu DDT (Director’s Discretionary Targets, czyli celów przyznawanych poza standardowym naborem). Wniosek zatwierdzono jako program nr 100. Od 31 października do 26 listopada 2026 roku TESS będzie mierzył jasność TIC 4206066 co dwie minuty.
Przed zebraniem nowych danych Rabtsevich opublikował w Zenodo konkretne przewidywania: dziewięć tranzytów dla silniejszego sygnału i trzy dla słabszego, oczekiwane głębokości spadków jasności, zamrożony kod oraz cztery możliwe kategorie wyniku. Taka prerejestracja uniemożliwia późniejsze „dopasowanie” okresu orbitalnego do niewygodnych danych.
„Jeśli gwiazda przygaśnie zgodnie z planem w listopadzie, sprawa zrobi się dużo poważniejsza. Jeśli nie, też o tym napiszę” / „If the star dims on time in November, this gets a lot more serious. If it doesn’t, I’ll post that too.”
Nawet zgodny z przewidywaniami wynik nie będzie ostatecznym dowodem. Wykluczenie scenariusza z gwiazdą towarzyszącą wymagałoby obrazowania w wysokiej rozdzielczości i pomiarów prędkości radialnych, a te leżą już poza zasięgiem amatora z laptopem.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Amatorzy z AI dołączają do poszukiwań, w których NASA też używa uczenia maszynowego
Według NASA astronomowie skatalogowali dotąd ponad 6400 egzoplanet. Sam TESS, działający od 2018 roku, przyczynił się do odkrycia ponad tysiąca kandydatów później potwierdzonych jako planety. Pierwsze potwierdzone planety poza Układem Słonecznym, krążące wokół pulsara PSR B1257+12, opisał w 1992 roku polski astronom Aleksander Wolszczan wraz z Dale’em Frailem. Od tamtego czasu łowy na egzoplanety przeszły drogę od pojedynczych odkryć do masowej analizy danych.
Uczenie maszynowe jest w tej dziedzinie obecne od lat. Według Gizmodo model AI wdrożony przez NASA niecały rok temu do analizy danych TESS wskazał już około 7 tys. egzoplanet. Nowością w przypadku Rabtsevicha jest to, że ogólnodostępne agenty programistyczne pozwoliły jednej osobie bez zaplecza naukowego przeprowadzić analizę, która wcześniej wymagała małego zespołu.
Efekt naśladowania już widać. Rabtsevich mówi, że po jego wpisie wiele osób zaczęło samodzielnie przeszukiwać dane TESS. 7 października użytkownik X o nicku @dysmemic ogłosił, że za pomocą Opus 5.5 przeskanował 9979 pobliskich czerwonych i pomarańczowych karłów i znalazł 10 możliwych egzoplanet. W odróżnieniu od Rabtsevicha nie opublikował jednak preprintu, kodu ani danych, więc to na razie tylko deklaracja.
Sam Rabtsevich apeluje o ostrożność:
„Mam nadzieję, że temu entuzjazmowi będą towarzyszyć staranne kontrole, żeby profesjonalni astronomowie nie musieli przekopywać się przez słabo sprawdzone sygnały” / „I hope that enthusiasm comes with careful checks, so professional astronomers aren’t left sorting through poorly vetted signals.”
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym wpisu autora odkrycia Pavel Rabtsevich na X z dnia 07.10.2026, jego preprintu Two Transit-like Signals in TESS Photometry of the Nearby K Dwarf TIC 4206066 (Zenodo) z dnia 25.09.2026 oraz Gizmodo. Wykorzystano także opracowania explainx.ai i NeoTeo oraz dyskusję w serwisie Reddit (r/ClaudeAI).
Cytaty Pavla Rabtsevicha oraz Kevina Hardegree-Ullmana, naukowca z NASA Exoplanet Science Institute, zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji w temacie kandydata na planetę wokół gwiazdy TIC 4206066, w tym wyników obserwacji TESS z listopada 2026 roku.
