科学|科学家利用人工智能，首次确认了50个新行星
华威大学的科学家开发了一种新的机器学习算法 ， 已确认了五十个潜在行星 。
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天文学家第一次使用基于机器学习（一种人工智能形式）的过程来分析潜在行星的样本 ， 并确定哪些是真实的 ， 哪些是“假”或假阳性 ， 从而计算出每个行星的概率成为一个真正的候选行星 。
他们的结果发表在《皇家天文学会月刊》上的一项新研究中 ， 该研究还对这种行星验证技术进行了首次大规模比较 。 他们的结论为统计确认未来系外行星发现时使用多种验证技术（包括其机器学习算法）提供了理由 。
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许多系外行星调查都通过望远镜中的大量数据 ， 来搜索行星在望远镜与恒星之间通过的迹象 ， 这就是所谓的过境 。 这会导致望远镜探测到的恒星发出明显的光线下降 ， 但这也可能是由于双星系统 ， 来自背景天体的干扰 ， 甚至相机中的微小误差所致 。 这些误报可以在行星验证过程中筛选出来 。
沃里克物理和计算机科学系以及艾伦·图灵研究所的研究人员建立了一种基于机器学习的算法 ， 该算法可以在美国宇航局开普勒和TESS等望远镜任务中发现的数千个候选行星的大样本中分离出真正的行星和假行星 。
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它经过训练 ， 可以使用两个大的已确认行星样本和来自现已退休的开普勒任务的误报来识别真实的行星 。 然后 ， 研究人员在开普勒尚未确认的行星候选数据集上使用了该算法 ， 从而产生了50个新的确认行星 ， 并且是第一个通过机器学习进行验证的行星 。 先前的机器学习技术已经对候选者进行了排名 ， 但从未确定候选者自己是真实行星的可能性 ， 这是行星验证的必要步骤 。
这50颗行星的范围从比海王星大到比地球小 ， 轨道周期范围从200天到一天不等 。 通过确认这50个行星是真实的 ， 天文学家现在可以优先使用专用望远镜对它们进行进一步观察 。
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华威大学物理系的戴维·阿姆斯特朗博士说：“我们开发的算法使我们能够跨阈值筛选50个候选者进行行星验证 ， 将其升级为真实行星 。 我们希望将此技术应用于大样本的行星 。 这些样本来自TESS和PLATO等当前和未来任务的候选者 。 在行星验证方面 ， 以前没有人使用过机器学习技术；机器学习曾用于对行星候选人进行排名 ， 但从未在概率框架中使用过 ， 这是您需要的真正地验证一个行星 ， 而不是说出哪些候选者更可能是行星 ， 我们现在可以说出确切的统计可能性是什么 ， 如果一个候选者被误报的可能性小于1％ ， 则被认为是经过验证的行星 。 ”
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沃里克大学计算机科学系的西奥·达穆拉斯（Theo Damoulas）和艾伦·图灵研究所数据中心工程和图灵研究员说："统计学机器学习的概率方法特别适用于天体物理学中这样的令人兴奋的问题 ， 需要将阿姆斯特朗博士等专家的先验知识和不确定性预测量化 。 当概率方法的额外计算复杂性得到显着回报时 ， 这是一个很好的例子 。 ”
一旦构建并经过训练 ， 该算法将比现有技术更快 ， 并且可以完全自动化 ， 从而使其非常适合分析TESS等当前调查中观察到的数千个行星候选物 。 研究人员认为 ， 这应该是将来集体用来验证行星的工具之一 。
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