AI在開普勒望遠鏡數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)超300個未知外行星

在從假顯中區(qū)分真顯，AI算法比“磚家”更有高效。

新算法可以比人類科學家更有效地發(fā)現(xiàn)開普勒太空望遠鏡數(shù)據(jù)中的系外行星。

新算法可以比人類科學家更有效地發(fā)現(xiàn)開普勒太空望遠鏡數(shù)據(jù)中的系外行星。(圖片來源:美國國家航空航天局NASA)

一種新的人工智能算法在一架現(xiàn)已停用的系外行星搜尋望遠鏡收集的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了300多顆此前未知的系外行星。

開普勒太空望遠鏡，美國宇航局的第一個專門的系外行星搜尋者，為了尋找太陽系外可能適合居住的星球，已經(jīng)觀測了數(shù)十萬顆恒星。即使在望遠鏡消亡之后，它編撰的潛在行星目錄仍在不斷產(chǎn)生新的發(fā)現(xiàn)。人類專家分析數(shù)據(jù)，尋找系外行星的跡象。但是一種叫做ExoMiner的新算法現(xiàn)在可以模仿這個過程，更快更有效地搜索目錄。

該望遠鏡于2018年11月停止工作，它尋找的是亮度暫時下降的恒星，從開普勒的角度來看，這可能是由一顆行星穿過恒星的運行平面前引起的。但并非所有的暗光都是由系外行星引起的，科學家們必須遵循復雜的程序來區(qū)分假顯和真顯，根據(jù)NASA的聲明。

ExoMiner是一種所謂的神經(jīng)網(wǎng)絡，這是一種人工智能算法，當輸入足夠多的數(shù)據(jù)時，它可以學習并提高自己的能力。開普勒也產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù):在不到10年的服務時間里，該望遠鏡發(fā)現(xiàn)了數(shù)千顆候選行星，其中近3000顆后來得到了證實。這是目前已知的4569顆系外行星中的絕大多數(shù)。

對于每一顆候選的系外行星，研究開普勒數(shù)據(jù)的科學家會觀察光曲線，并計算出行星似乎覆蓋了恒星的多大一部分。他們還將分析這顆可能的行星穿過恒星盤需要多長時間。在某些情況下，觀測到的亮度變化不太可能用繞地運行的系外行星來解釋。ExoMiner算法遵循了完全相同的過程，但效率更高，這使得研究人員可以一次將301個以前未知的系外行星添加到開普勒行星目錄中。

“當ExoMiner說某物是行星時，你可以肯定它是一顆行星，”哈米德·瓦利扎德根說，ExoMiner項目負責人和美國宇航局艾姆斯研究中心大學空間研究協(xié)會機器學習管理員在聲明中說?！癊xoMiner非常準確，在某些方面比現(xiàn)有的機器分類器和它試圖模仿的人類專家更可靠，因為人類標簽會帶來偏見?！?/p>

現(xiàn)在ExoMiner證明了它的能力，科學家們正試圖用它來幫助篩選其他現(xiàn)有和即將到來的系外行星的數(shù)據(jù)——例如美國宇航局目前的凌日系外行星勘測衛(wèi)星(TESS)或歐洲航天局的行星凌日和將于2026年發(fā)射的“恒星振蕩”(PLATO)任務。

不幸的是，這些新確認的系外行星都不太可能有生命存在，因為它們都在其母恒星的宜居帶之外。

NASA在聲明中表示，這篇論文已被《天體物理學雜志》(Astrophysical Journal)接受發(fā)表;該文件的草稿可在預印本網(wǎng)站arXiv.org上閱讀。

BY: Tereza Pultarova

FY: 龍城D哥

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