超300个未知外行星！这是开普勒望远镜发现的，AI技术真厉害！

2022-06-27 11:23 作者:天文在线 0人读过 | 我要投稿

AI在开普勒望远镜数据中发现超300个未知外行星

在从假显中区分真显，AI算法比“砖家”更有高效。

新算法可以比人类科学家更有效地发现开普勒太空望远镜数据中的系外行星。

新算法可以比人类科学家更有效地发现开普勒太空望远镜数据中的系外行星。(图片来源:美国国家航空航天局NASA)

一种新的人工智能算法在一架现已停用的系外行星搜寻望远镜收集的数据中发现了300多颗此前未知的系外行星。

开普勒太空望远镜，美国宇航局的第一个专门的系外行星搜寻者，为了寻找太阳系外可能适合居住的星球，已经观测了数十万颗恒星。即使在望远镜消亡之后，它编撰的潜在行星目录仍在不断产生新的发现。人类专家分析数据，寻找系外行星的迹象。但是一种叫做ExoMiner的新算法现在可以模仿这个过程，更快更有效地搜索目录。

该望远镜于2018年11月停止工作，它寻找的是亮度暂时下降的恒星，从开普勒的角度来看，这可能是由一颗行星穿过恒星的运行平面前引起的。但并非所有的暗光都是由系外行星引起的，科学家们必须遵循复杂的程序来区分假显和真显，根据NASA的声明。

ExoMiner是一种所谓的神经网络，这是一种人工智能算法，当输入足够多的数据时，它可以学习并提高自己的能力。开普勒也产生了大量的数据:在不到10年的服务时间里，该望远镜发现了数千颗候选行星，其中近3000颗后来得到了证实。这是目前已知的4569颗系外行星中的绝大多数。

对于每一颗候选的系外行星，研究开普勒数据的科学家会观察光曲线，并计算出行星似乎覆盖了恒星的多大一部分。他们还将分析这颗可能的行星穿过恒星盘需要多长时间。在某些情况下，观测到的亮度变化不太可能用绕地运行的系外行星来解释。ExoMiner算法遵循了完全相同的过程，但效率更高，这使得研究人员可以一次将301个以前未知的系外行星添加到开普勒行星目录中。