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在谷歌機器學習算法的幫助下，開普勒計劃在開普勒- 90附近發現了一個八顆行星系統。圖片版權：NASA/Tim Pyle
越來越多的太陽系外行星被發現。更有趣的是，方法和技術的改進使得在單個系統中發現更多的行星。考慮一下最近關于紅矮星trappist - 1的七行星系統的公布。在當時這一發現確立了大多數系外行星繞著一顆恒星運行的記錄。
挪TRAPPIST-1，多虧了開普勒太空望遠鏡和機器學習，來自谷歌AI和哈佛-史密森天體物理中心(CfA)的團隊最近在開普勒- 90的遙遠恒星系統中發現了一顆第八顆行星。開普勒- 90i被稱為開普勒- 90i，這是由于谷歌算法發現了開普勒任務數據中微弱的傳輸信號的證據。
這項研究報告的題目是“深度學習的系外行星:開普勒- 80的五顆行星的共振鏈，開普勒- 90附近的八顆行星”，最近被接受發表在《天文學雜志》上。該研究小組由來自谷歌AI的Christopher Shallue和德克薩斯大學的Andrew Vanderburg和CfA組成。
太陽系與一顆恒星周圍的大多數行星都有聯系，最近發現了一顆環繞開普勒- 90的第八顆行星，它是一顆類似于太陽的恒星，距離地球2545光年。這顆行星是在NASA的開普勒太空望遠鏡的數據中發現的。圖片版權：NASA
開普勒- 90，一個類似太陽的恒星，距離地球大約2545光年，位于天龍星座內。如前所述，先前的調查已經表明，在恒星周圍存在著七顆行星，這是一種陸(aka)的組合。行星和氣態巨行星。但是，在使用了一個谷歌算法來搜索開普勒數據之后，研究小組證實了另一顆環繞地球的行星的信號隱藏在數據中。
開普勒任務依賴于過境法(又稱“中轉法”)。通過傳輸光度計來辨別在明亮恒星周圍的行星的存在。這包括觀察恒星的亮度周期性的下降，這表明行星在恒星的前面(即凌日)相對于觀察者。為了他們的研究，Shallue和Vanderburg訓練了一臺計算機讀取開普勒記錄的光曲線，并確定了凌日的存在。
這個人造的“神經網絡”通過開普勒數據進行篩選，發現微弱的傳輸信號表明開普勒- 90附近存在著一顆未被發現的行星。這一發現不僅表明該系統與我們的系統非常相似，也證實了利用人工智能挖掘檔案數據的價值。雖然機器學習已經被用來搜索開普勒數據，但這項研究表明，即使是最弱的信號也能被識別出來。
美國國家航空航天局(NASA)華盛頓天體物理學部門主任保羅·赫茲(Paul Hertz)最近在美國宇航局的一份新聞稿中說：正如我們所預料的，在我們存檔的開普勒數據中有一些令人興奮的發現，等待正確的工具或技術來發掘它們。這一發現表明，我們的數據將成為未來數年創新研究人員可利用的一個寶庫。
這顆新發現的行星,開普勒- 90我是一顆巖石行星與地球的大小比較的(1.32±0.21地球半徑),公轉周期為14.4天。由于其臨近的恒星,這顆行星被認為體驗極端溫度為709 K(436°C;817°F)-使其溫度比水星的日間高點700 K(427°C;800°F)。
作為谷歌研究小組的一名高級軟件工程師，Shallue在得知天文學(像其他科學分支)正在迅速成為“大數據”關注后，提出了將神經網絡應用于開普勒數據的想法。隨著數據收集技術的進步，科學家們發現自己被越來越龐大的數據和復雜的數據所淹沒。
Shallue解釋說：在我的業余時間里開始用谷歌搜索‘尋找大數據集的外行星，并發現了開普勒任務和巨大的數據集。機器學習在有這么多數據的情況下確實能發光，因為人類無法自己去搜索。開普勒計劃在運行的頭四年里，積累了一組數據集，其中包含3.5萬個可能的行星傳輸信號。在過去自動化測試和有時可視檢查被用來驗證數據中最有希望的信號。然而最弱的信號常常被這些方法所忽略，留下幾十甚至幾百顆行星下落不明。
將kepler - 90系統(左)與太陽系(右)相比較。圖片版權：NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel
為了改善這一狀況，Shallue與安德魯·范德伯格(美國國家科學基金會的研究生研究員，NASA的薩根研究員)合作，看看機器學習是否能夠挖掘數據并發出更多信號。第一步是訓練一個神經網絡，利用來自開普勒外行星目錄的15000個預先被檢查的信號來識別凌日系外行星。
在測試集中，神經網絡正確識別了真實的行星和假陽性，準確率達96%。在證明了它能識別交通信號之后，研究小組隨后指導他們的神經網絡尋找在已經有多個已知行星的670星系中較弱的信號。其中包括kepler - 80，它有5個已知的行星，而kepler - 90有7個。Vanderburg表示：我們得到了很多行星的假陽性，但也有可能是更真實的行星。就像在巖石里翻找珠寶。如果你有一個更細的篩子，你就會發現更多的巖石，但你也可能會得到更多的珠寶。
開普勒- 80的第六顆行星被稱為開普勒- 80g，這是一個地球大小的行星，與它的五個相鄰的行星處于共振鏈中。當行星被它們的相互引力鎖定在一個極其穩定的系統中，類似于trappist - 1的七顆行星的經歷。另一方面，開普勒- 90i是一個地球大小的行星，它經歷了像水星一樣的條件，在90b和90c之外運行。
NASA的開普勒太空望遠鏡是第一個能夠探測到地球大小的行星的機構。圖片版權：NASA/Wendy Stenzel
在未來，Shallue和Vanderburg計劃將他們的神經網絡應用到開普勒的完整的超過150,000顆恒星的檔案中。在這個龐大的數據集中，更多的行星可能潛藏著，并且可能在已經被調查過的多行星系統中引用。在這方面，開普勒任務(已經對太陽系外行星的研究是無價的)表明它還有很多東西可以提供。
正如美國宇航局艾姆斯研究中心的開普勒項目科學家杰西·多森所說：這些結果證明了開普勒任務的持久價值。研究數據的新方法——比如這個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”。
很自然地，現在已知一個類似太陽的恒星擁有8個行星系統(就像我們的太陽系)，有些人懷疑這個系統是否可以用來尋找外星生命。但是在有人太興奮之前，值得注意的是開普勒- 90年代的行星都繞著恒星運行。它是最外層的行星，kepler - 90h的軌道與它的恒星的距離類似地球對太陽的距離。
在另一顆恒星周圍發現一顆第八顆行星也意味著有一個系統可以與太陽系中所有行星的數量相匹敵。也許是我們重新考慮2006年IAU的決定的時候了——你知道，冥王星被降級的那個時候，也許我們應該快速地追蹤谷神星，厄里斯，Haumea,Makemake,Sedna和其他的planethood，否則我們又如何計劃保持記錄？
知識：科學無國界，博科園-科學科普
參考：NASA, CfA
