奥运足球直播今天: 來自恒星開普勒- 90的第三塊巖石星球

  研究人員首次利用人工智能發現了另一顆恒星周圍的系外行星。

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開普勒- 90,一種使用谷歌人工智能技術最近發現的系外行星(標記為紅色),這是一個與太陽系非常相似的系統的一部分,在太陽系附近發現了一些較小的行星。

  研究人員首次利用人工智能發現了另一顆恒星周圍的系外行星。

  官方說法:太陽不再是唯一擁有八顆行星的恒星。

  在今天的聯合電話會議上,NASA和谷歌宣布了最近發現的第八顆行星,它環繞著類似太陽的恒星開普勒- 90,距離地球大約2500光年。新發現的太陽系外行星,開普勒- 90是一個巖石星球的表面溫度大約800°F(426°C)在其宿主恒星放大每隔14.4天。

  Kepler- 90i的發現(以及另一顆被稱為開普勒- 80g的系外行星的發現)是由谷歌開發的神經網絡用來分析開普勒太空望遠鏡的檔案數據的。

  “神經網絡是一種機器學習算法,它很容易受到人腦的啟發,”谷歌AI的高級軟件工程師Christopher Shallue說,他也是這項研究的合著者。在一次電話會議中,他解釋道,該算法獲取樣本輸入,學習識別數據中的模式,然后使用這些模式進行未來的識別。

  當開普勒于2009年首次發射時,天文學家不知道其他恒星周圍的行星有多普遍。但在四年之內,開普勒就從一個相對較小的區域內,生成了3.5萬個可能的行星信號的數據集。雖然一些基本的算法用來對數據進行分類和過濾,但人類的大腦仍然是識別系外行星的主要工具。這不僅花費了很多寶貴的時間,也意味著最弱的信號常常被忽略。

  在新的神經網絡能夠分析開普勒數據之前,研究人員必須首先對其進行訓練,以便從開普勒的光線曲線中發現凌日系外行星。光線曲線顯示當一個軌道行星在它前面經過時,恒星的亮度會下降。

  使用15,000個先前確認的系外行星信號作為閃存卡,神經網絡“學會”正確識別真正的行星。在神經網絡知道它要尋找什么樣的模式后,研究人員將其釋放到開普勒670的較弱信號上。

開普勒發現了3500個迄今確認的太陽系外行星中超過2500個,其中許多比以前探測到的太陽系外行星要小得多。

 

  “正如我們所預料的,在我們存檔的開普勒數據中有令人興奮的發現,等待正確的工具或技術來發掘它們,”NASA的天體物理學部門主管保羅·赫茲(Paul Hertz)在一份新聞稿中說。“這一發現表明,我們的數據將成為未來幾年來創新研究人員的寶庫。”

  NASA艾姆斯研究中心的開普勒項目科學家杰西·多森說:“這些結果表明了開普勒任務的持久價值。”“研究數據的新方法——比如早期的研究應用機器學習算法——承諾將繼續在我們對其他恒星周圍行星系統的理解上取得重大進展。”我敢肯定,在等待人們找到他們的數據中,有更多的“第一”。

  研究人員的發現已經在《天文學雜志》上發表。該團隊還將公開發布神經網絡的代碼和訓練模型,任何人想要對開普勒數據進行自己的分析。

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