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谷歌機器學習技術(shù)幫助美國宇航局發(fā)現(xiàn)兩顆系外行星

據(jù)國外媒體報道,美國宇航局利用谷歌機器學習技術(shù),對開普勒太空望遠鏡搜集的數(shù)據(jù)進行分析時,發(fā)現(xiàn)了兩顆新的系外行星。
 
谷歌機器學習技術(shù)幫助美國宇航局發(fā)現(xiàn)兩顆系外行星-DVBCN
 
谷歌和美國宇航局周四宣布,他們此次發(fā)現(xiàn)的這兩顆系外行星,位于距離地球2545光年的Kepler-90系統(tǒng)中,此次新發(fā)現(xiàn)的其中一顆系外行星被命名為Kepler-90 i。
 
此次發(fā)現(xiàn)的Kepler-90 i是Kepler-90系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的第8顆行星,至此Kepler-90系統(tǒng)中的行星數(shù)量已同太陽系一樣,目前太陽系也是有8顆行星。同太陽相比,Kepler-90略大,溫度更高,質(zhì)量也更大,但在其他方面與太陽系有很多相似的地方。
 
不過此次發(fā)現(xiàn)的Kepler-90 i可能并不適合生存,其離Kepler-90非常近,公轉(zhuǎn)周期僅有14天,而我們生存的地球公轉(zhuǎn)周期為365天。此外,Kepler-90 i表面由巖石構(gòu)成,由于距離Kepler-90較近,其表面溫度也非常高,美國宇航局公布的數(shù)據(jù)表明Kepler-90 i表面溫度高達800華氏度(約426攝氏度)。
 
從谷歌方面公布的信息來看,他們所利用的技術(shù)同此前在照片中發(fā)現(xiàn)貓和狗的技術(shù)類似,是從開普勒太空望遠鏡在此前四年所搜集的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的。
 
開普勒太空望遠鏡由美國宇航局在2009年3月發(fā)射升空,主要設(shè)計用來發(fā)現(xiàn)環(huán)繞著其他恒星的類地行星,在2013年發(fā)生重大故障后,正常的搜索工作就已無法進行,美國宇航局嘗試修復但未能成功,同年8月15日宣布放棄修復,搜索類地行星的任務(wù)也就此結(jié)束。
 
開普勒太空望遠鏡運行4年中所搜集的數(shù)據(jù),此前經(jīng)過軟件和專家的人工分析,共發(fā)現(xiàn)了2300顆行星,但這些分析還是存在一些漏網(wǎng)之魚,有些行星信號較弱,傳統(tǒng)的分析方式難以發(fā)現(xiàn),此次發(fā)現(xiàn)的Kepler-90 i就是其中之一。
 
參與此次研究的人員就表示,谷歌的機器學習技術(shù)使美國宇航局的計算機具備了發(fā)現(xiàn)微弱信息的能力,開普勒太空望遠鏡所偵測到的部分行星的數(shù)據(jù)非常弱,機器學習使其被發(fā)現(xiàn)成為可能。
 
谷歌機器學習技術(shù)目前還只檢測了開普勒太空望遠鏡搜集的670顆星球的數(shù)據(jù),就已經(jīng)新發(fā)現(xiàn)了兩顆行星,此次發(fā)現(xiàn)的另外一顆是Kepler-90中最小的一顆,被命名為Kepler-80 g。
 
而開普勒太空望遠鏡搜集的資料中,所發(fā)現(xiàn)了的行星和其他星體共超過了20萬顆,隨著谷歌機器學習技術(shù)檢測的深入,可能還會新發(fā)現(xiàn)更多的系外行星。
 
目前,美國宇航局已意識到了機器學習技術(shù)的重要性,美國宇航局天體物理部門的負責保羅•赫茲(Paul Hertz)在一份聲明中表示,正如他們所預料的一樣,開普勒望遠鏡的數(shù)據(jù)中還存在著很多令人驚奇的信息,有待合適的技術(shù)去發(fā)現(xiàn)他們。
 
保羅•赫茲在聲明中還表示,美國宇航局和谷歌此次發(fā)現(xiàn)的新行星表明,開普勒太空望遠鏡4年所搜集的數(shù)據(jù),對未來幾年的創(chuàng)新研究將非常重要。
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