天文界又一重大突破!谷歌和NASA利用AI找到了两颗新行星

2009年发射的开普勒太空望远镜已经产生了超过3万个信号测量恒星发出的光,以寻找遥远星系中可能存在的行星。通过对这些望远镜和其他望远镜的数据进行筛选,天文学家已经发现了3500多颗行星。现在人工智能正在帮助寻找更多的东西。

开普勒90(Kepler-90)星系中的行星与我们太阳系中的行星大小对比。图片来源:美国国家航空航天局(NASA)

由于机器学习的应用,周四,谷歌和NASA宣布,在开普勒太空望远镜的旧数据中发现了两颗新行星——开普勒80g和开普勒90i。

两名研究人员利用一个神经网络来搜寻开普勒的大量数据,以寻找恒星的光输出变化,这将显示出一个绕轨道运行的行星的存在。谷歌人工智能研究人员Christopher Shallue说,他认为这是第一次神经网络成功地从开普勒数据中发现了一颗新行星。

开普勒90i是环绕其恒星运行的第八颗行星,这是我们已知的第一个拥有8颗行星的系统,也是天龙星座的一部分。这意味着开普勒90的行星数量和我们的太阳系一样多,这颗行星的数量以前还没有被证明存在于我们的行星附近。

为了找到这些行星,研究人员在NASA提供的开普勒数据中,对15000个标记的信号进行了训练,以识别行星。在测试中,该算法能够在96%正确的时间里识别出哪些信号反映了行星,而哪些不是。

在这一成功的测试之后,研究人员专注于搜寻大约670颗已有行星的信号,在那里他们发现了开普勒80g和开普勒90i。

Andrew Vanderburg是美国宇航局的一名博士后,他在与记者的电话会议上说,开普勒90i很小,而且很可能是岩石,它的轨道非常接近它的恒星。

开普勒90i的发现对天文学和天文学领域的机器学习使用有着重要的意义。这表明,有八大行星的恒星系统可能并不像过去的证据显示的那样不寻常。这也是人工智能可以用来帮助天文学家完成工作的又一个标志。这已经不是第一次使用神经网络来寻找行星了,但是此次突破为神经网络的效用增加了另一个看点。

这并不意味着人类天文学家将很快被基于机器学习的机器人所取代。首先,人类做的工作是根据算法的数据来验证行星的存在。如果没有一个被用来训练系统的人标记的数据集,这个发现就不会发生。这种数据比其他通常用于深度学习的应用程序要小得多,这意味着引入额外的标签信息可能会带来更多的改进。

研究人员现在有了人工智能来帮助他们进行搜索,这是一件好事,因为有更多的数据需要通过。在历时4年的首次任务中,开普勒观察了20万颗恒星,在此过程中创造了约140亿个数据点。Shallue说,有了这么多的数据,他们的算法就会发现更多的行星。

想要搜索行星的人可以从NASA的网站上下载完整的开普勒数据集,而寻找行星搜索算法的源代码也可以免费获得。

原文发布于微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com)

原文发表时间:2017-12-15

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