天文学家在AI帮助下发现“第二个太阳系”

数年前,开普勒天文望远镜在2545光年外发现了一颗大小与太阳相近的恒星:开普勒90。在随后的观测中,科学家发现了更多与太阳系相似的特征:开普勒90拥有7颗行星,且较小的行星距恒星更近,而更大的行星占据外侧轨道。 在刚刚公布的这项新发现中,NASA与谷歌联合找出了该行星系统的第8颗行星:开普勒90i,这使得人类首次在太阳系外,找到由8颗行星组成的行星系统。

艺术家笔下,开普勒90行星系统中的8颗行星(行星大小按比例描绘;距离不按照比例)

新发现的开普勒90i同样是一颗类地行星,它比地球大了约30%,是该行星系统中距恒星第三近的行星。但与地球相比,开普勒90i离恒星更近,公转一周仅需14.4天,而其宿主恒星也比太阳更热,因此它的表面平均温度可能超过了800华氏度(约427摄氏度),与水星接近。显然,这个温度对于生物来说显得太高了。 事实上,整个开普勒90行星系统就像是一个被压缩的太阳系:即使是最外侧的行星开普勒90h,与宿主恒星的距离比日地距离还要短。

开普勒90行星系统与太阳系的轨道对比

这个被称作“第二个太阳系”的行星系统不含宜居的行星,这可能让很多人略感失望。但相比于开普勒90i本身,这项研究更重大的意义在于,人工智能手段开始参与系外行星的搜寻,并且首次为人类找出此前被遗漏的行星。 开普勒太空望远镜 相比于主动发光的恒星,黯淡、渺小的系外行星往往难以直接观测。但当行星从其宿主恒星前方穿过时,会遮住恒星的一部分光线。因此,我们观测到恒星亮度出现微弱的下降,呈现出下图所示的“U”型曲线。通过这种“凌星”现象,我们能够对系外行星进行间接探测。 2009年升空的开普勒太空望远镜,正是通过凌星法,连续扫描了超过15万颗恒星,以检索恒星表面产生的微弱亮度变化。2014年,开普勒由第二任务K2接班,K2任务在范围更小的数据库基础上捕捉系外行星,甚至还进行了许多其它观测。2014年,开普勒的第二阶段K2项目启动,在范围更小的数据库基础上捕捉系外行星,并对其进行多项观测。 开普勒的行星捕捉任务获得了不可思议的成功。截至目前,开普勒项目已经确认了超过2500颗系外行星——数量约为目前已知行星的三分之二;同时,还有超过2000颗“候选行星”等待进一步的观测、分析进行确认。 尽管开普勒项目已经取得丰硕的成果,但很多人相信,在开普勒数据库中,还有很多重要信息有待挖掘。而限制我们进一步分析这些数据的因素,是软件的分析速度及分辨率。开普勒太空望远镜每30分钟对浩瀚宇宙拍摄一张照片,一共创造了大约 140 亿个数据点,其中包含了35000个可能的行星信号。即便是对于最强大的计算机来说,这也是海量数据,分析起来既耗时又费力。另一个问题在于,通过自动化检测或用肉眼检测,我们可以发现数据中最有可能的信号。然而,最微弱的信号通常会被这些方法忽略。 用人工智能搜寻系外行星 当谷歌AI团队的高级软件工程师Christopher Shallue发现,人类从太空获取数据的技术在不断发展,但海量数据已经将天文学淹没时,他提出一个设想:或许,我们可以将神经网络应用于开普勒数据的分析。 在这一过程中,他与德克萨斯大学奥斯汀分校的天体物理学家Andrew Vanderburg进行合作,将机器学习技术运用到了太空探索中,让机器学会了识别绕着遥远恒星公转的行星。 研究人员用超过 1.5 万个经过标记的开普勒太空望远镜信号的数据集,对机器学习系统进行训练。为此,系统需要能够辨别出行星的特征,并且能够与恒星黑子、双星系统和其他天体进行区分。随后,他们利用这个系统来测试未曾分析过的信号,系统识别行星信号和非行星信号的准确率高达 96%。因此,研究人员相信,该方法能够在行星搜寻中发挥作用。 通过该系统,研究人员对670个已知至少包含两颗行星的系外星系进行了检测,并从中发现开普勒90i。 “我们找到了许多假阳性行星,但是也可能存在更多的真实行星,”Vandnerburg如是说。“这个过程就像从石头中找寻宝石,如果你用一个更细的滤网,那么你在得到更多石头的同时,也会找到更多的宝石。” 开普勒90i并不是这个神经网络筛选出来的唯一宝石。在开普勒80行星系统中,他们还找到了该星系的第六颗行星——和地球大小相近的开普勒80g。它与相邻的四颗行星构成了一条“共振链”——行星被彼此的重力拴住,在轨道上有节律地共舞。如此一来,便与TRAPPIST-1星系(包含7颗地球大小的类地行星的行星系统)中的七颗行星相似,形成非常稳定的系统。 人工智能在系外行星搜寻中的应用才刚刚起步。Vandnerburg在新闻发布会中提到,“在开普勒90行星系统中,可能有很多尚未发现的行星,如果这颗恒星周围没有更多了行星了,或许才会令我感到惊讶。” 开普勒90是我们在太阳系以外发现的第一个拥有八颗行星的行星系统,但很显然,它不会是最后一个。我们期待,人工智能会将我们对宇宙认知提升到一个新的高度。(编辑:p_vqqizhang)

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