|AI首次“淘宝”宇宙：从NASA旧数据中确认50颗新行星
虽然行星搜寻望远镜们能够非常出色地完成人类交托的工作 ， 它们已成功确定了太阳系外数千个“候选行星”的位置 。 但这背后 ， 还少不了科学家们从海量数据中进一步“去伪存真”——确定那究竟是真正的行星 ， 还是小故障、小行星、尘埃或是碰巧遇上的双子星 。
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▲NASA开普勒望远镜曾发现的双星系统 。 图据法新社
比如美国航空航天局（NASA）凌日系外行星调查勘探卫星（TESS）这样的望远镜 ， 它们通常以亮度下降为判定依据 ， 这意味着每当有任何物质经过恒星时 ， 望远镜都会收集数据 。
可喜的是 ， 英国华威大学已研究出一套计算机学习算法 ， 可利用人工智能（AI）来处理一些繁重的行星确认工作 ， 毫无疑问 ， 这给天文学家提供了一个有效减负、提升效率的新工具 。
该研究小组由天文学家戴维·阿姆斯特朗领导 ， 他们通过创建计算机学习算法 ， 让AI对大量“候选行星”进行观测 。
据悉 ， 在让AI学习完算法后 ， 研究团队利用NASA已退役的开普勒太空望远镜收集的已确认行星数据和误报数据 ， 对其进行训练 。 随后 ， 他们让AI系统分析了另一组完全未经证实的“候选行星”数据 ， 在第一次尝试中 ， 这套AI系统就从中确认了50颗新行星 。
25日 ， 阿姆斯特朗在华威大学新闻稿中表示 ， 用AI系统确认行星 ， 可以帮助科学家们将人力物力用于对太空更有意义的研究中 ， 而不是把时间浪费在“假”行星上 ， “比起确认哪些候选行星更有可能是真的行星 ， 我们现在只能说出精确统计后的可能性 。 如果一个候选行星的假阳性概率小于1% ， 那么它就可以被认定为是一颗通过验证的行星 。 ”阿姆斯特朗介绍道 。
科技新闻网站CNET则评论称 ， 利用AI来确认行星是一种能力上的进步 ， 科学家们也一直在使用这一系统对“候选行星”进行统计排名 。 经过机器学习 ， AI有望在今后大量的候选行星观测中 ， 帮助人类确认遥远世界 。
据澳洲新闻网报道 ， 宇宙中的行星们可能数以百万计 ， 但研究人员表示 ， 一旦计算机算法被建立、训练完成 ， AI确定行星的速度能够比现在更快 ， 操作有望实现完全自动化 ， 甚至能在输入信息有限的情况下分析大量数据 。
这项技术有望被应用于对NASA的TESS任务、欧洲航天局（ESA）的柏拉图任务等产生的大量数据进行筛选 。 据悉 ， 仅TESS主要任务一项 ， 就发现了66颗新的系外行星和2100个候选行星 。
不过 ， 阿姆斯特朗也表示 ， 他们仍然需要花更多的时间去训练计算机算法和机器学习 ， 一旦训练完成 ， AI系统就能更容易地被应用到未来的候选行星筛选中 ， “我们也可以结合新的行星发现来逐步改进它 。 ”
红星新闻采访人员 王雅林 徐缓 实习生 景钰雯
编辑 李彬彬
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