到目前为止，我们知道太阳系外有超过4000颗行星绕行星。在这些所谓的系外行星中，大约96%显着大于我们的地球，其中大多数与气体巨星海王星或木星的尺寸相当。然而，这个百分比可能并不能反映太空的实际情况，因为小行星比大行星更难追踪。此外，小世界是寻找太阳系外的类似地球，可能适合居住的行星的迷人目标。
18个新发现的世界属于地球大小的行星类别。其中最小的只有地球大小的69%; 最大的几乎不到地球半径的两倍。它们有另一个共同点：到目前为止，在开普勒太空望远镜的数据中无法检测到所有18个行星。常见的搜索算法不够灵敏。
在寻找遥远世界的过程中，科学家们经常使用所谓的运输方法寻找恒星周期性反复下降的恒星。如果一颗恒星碰巧有一颗行星的轨道平面与地球的视线对齐，那么当每颗恒星在每颗轨道上经过恒星前方时，该星球会吸收一小部分恒星光线。
“标准搜索算法试图识别亮度的突然下降，”MPS的Rene Heller博士解释说，他是当前出版物的第一作者。“然而，实际上，恒星盘在边缘处比在中心处显得更暗。当行星在恒星前方移动时，它最初阻挡的星光比在运输中期更少。在明星逐渐变亮之前，这颗恒星就发生在运输的中心，“他解释道。
大行星倾向于产生其主星的深度和清晰的亮度变化，因此恒星中微妙的中心到亮度变化几乎不会在它们的发现中发挥作用。然而，小行星给科学家们带来了巨大的挑战。它们对恒星亮度的影响是如此之小，以至于很难区分恒星的自然亮度波动和任何观察所必需的噪声。如果在搜索算法中假设更逼真的光线曲线，RenéHeller的团队现在已经能够证明传输方法的灵敏度可以显着提高。
“我们的新算法有助于绘制太空中太阳系外行星的更真实的图像，”Sonneberg天文台的Michael Hippke总结道。“这种方法向前迈出了重要一步，特别是在寻找类地行星时。”
研究人员使用美国宇航局开普勒太空望远镜的数据作为他们新算法的试验台。在2009年至2013年的第一个任务阶段，开普勒记录了超过100,000颗恒星的光线曲线，结果发现了超过2300颗行星。在出现技术缺陷之后，望远镜必须以另一种称为K2任务的观测模式使用，但是在2018年任务结束时它仍会监测超过100,000颗恒星。作为新算法的第一个测试样本，研究人员决定重新分析来自K2的所有517颗恒星，这些恒星已知至少有一颗过境行星。
除了先前已知的行星，研究人员还发现了18个先前被忽视的新物体。“在我们研究的大多数行星系统中，新行星是最小的，”哥廷根大学和MPS的共同作者Kai Rodenbeck描述了结果。更重要的是，大多数新行星围绕它们的恒星绕其先前已知的行星伴星运行。因此，这些新行星的表面温度可能超过100摄氏度; 有些甚至有高达1000摄氏度的温度。只有一个物体是例外：它可能在所谓的可居住区内围绕它的红矮星运行。距离它的星星有利的距离，
当然，研究人员不能排除他们的方法也对他们所研究的系统中的其他行星视而不见。特别是，已知与其星星距离很远的小行星是有问题的。它们需要更多的时间来完成一个完整的轨道，而不是绕着它们的恒星运行的行星。因此，在宽轨道上的行星的过渡发生的频率较低，这使得它们的信号更难以被发现。
Heller和他的同事开发的新方法开辟了令人着迷的可能性。除了正在调查的517颗恒星之外，开普勒任务还为成千上万的其他恒星提供数据集。研究人员假设他们的方法将使他们能够在开普勒主要任务的数据中找到100多个其他地球大小的世界。“这种新方法对于准备即将于2026年由欧洲航天局发起的PLATO任务特别有用，”MPS常务董事Laurent Gizon教授说。PLATO将发现并描绘更多围绕类太阳恒星的多行星系统，其中一些系统将能够庇护生命。