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人工智能在开普勒数据中找到了和我们一样的8行星系统

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发表于 2017-12-15 18:01:18 | 显示全部楼层 |阅读模式


我们的太阳系不再是大多数已知行星的唯一记录保持者。

人造智能算法通过从行星寻找的开普勒空间望远镜的数据筛选,发现了一个以前被忽略的行星开普勒90 - 使它成为除了已知的八个行星的太阳以外的第一颗恒星。这一发现在 12月14日举行的美国宇航局电话会议上公布,显示用于翻译文本和识别声音的聪明的计算机代码也可以帮助发现陌生的新世界。

这一发现也在天文学杂志接受的一篇论文中报道,也可以帮助天文学家更好地了解我们星系的行星群。加州山景城SETI研究所的天文学家杰夫·考夫林(Jeff Coughlin)和美国宇航局埃莫斯研究中心(Moffett Field)的研究员杰夫·考夫林(Jeff Coughlin)说:“像这样的有很多行星的系统是测试行星形成和演化理论的一个很好的方法。 ,加利福尼亚州。

开普勒90是一颗在地球上距离地球约2,500光年的太阳星。开普勒90年代行星家族的最新成员是岩石行星,比地球上的开普勒90i大30%。它也是太阳的第三颗行星 - 但估计地面温度高于400摄氏度,这可能不适合居住。  

这个系统中的七颗以前已知的行星,从开普勒90i这样的小型石头世界到气体巨人,都比地球靠近太阳。德克萨斯大学奥斯汀分校的天文学家,研究共同作者安德鲁·范德伯格(Andrew Vanderburg)在电话会议上说:“开普勒90有更多的行星是很有可能的。“开普勒90系统中有很多未开发的房地产。”

天文学家在开普勒数据中找到了2300多颗新行星,通过寻找行星经过它前方恒星亮度的微小凹陷。开普勒已经收集了太多的数据供任何人通过手工来完成,因此人类或计算机程序通常只验证这些群体中最有希望的信号。这意味着产生较弱光线的世界 - 比如开普勒90i - 可能会被忽略掉。Vanderburg和加利福尼亚州Mountain View的Google软件工程师Christopher Shallue设计了一个称为神经网络的计算机代码,模拟人类大脑处理信息的方式,寻找这种被忽视的系外行星。

科夫林解释说,研究人员此前通过硬编码程序对Kepler数据分析进行自动化,并且遵循关于如何检测真正的系外行星信号的规则。在这里,Vanderburg和Shallue为他们的代码提供了10,000多个被科学家称为系外行星或非系外行星信号的开普勒信号。通过研究这些例子,神经网络自己学会了外行星的光信号是什么样的,然后可以挑出以前看不见的信号中的外行星的特征。

训练有素的神经网络检查了670个星系,这个星系已知可以容纳多个行星,查看之前的搜索是否漏掉了任何东西。它发现了开普勒90i,以及围绕着开普勒80星的第六颗地球大小的行星。这一壮举标志着神经网络计划首次成功地在开普勒数据中识别出新的系外行星,杰西·多森是美国宇航局艾姆斯研究中心的天体物理学家在电话会议上说。

Vanderburg和Shallue现在计划将他们的神经网络应用到开普勒对超过15万颗恒星的全面数据缓存上,以了解它可能出现的其他未知的系外行星。

考夫林也对使用人工智能来评估未来的系外行星搜索任务的数据(如美国宇航局将于明年推出的TESS卫星)的前景感到兴奋。他表示,“关于潜在的系外行星信号的命中将持续到来”。拥有自学的计算机程序有助于人类通过数据获取数据,可以显着加快科学发现的速度。

开普勒90太阳系就像我们自己的一个收集版本:小型的岩石行星紧紧地拥抱着这颗恒星,而更大的行星则萦绕在后面。但是从这里可以看出,八颗行星的轨道都比地球靠近太阳。


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