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人工智能進軍天文學界?

發(fā)布日期:2018-01-09 點擊次數:943
  美國宇航局開普勒探測器的插圖。該探測器于2009年發(fā)射升空,旨在尋找地外行星。插圖:WENDY STENZEL, AMES RESEARCH CENTER/NASA
  
  撰文:Nadia Drake
  
  天文學界上的第一次!科學家訓練出了人工智能,用于在望遠鏡收集的巨量數據中進行篩選,結果還真的發(fā)現了一個全新的星球。
  
  這顆新發(fā)現的行星編號為“開普勒-90i(Kepler-90i)”,此前一直隱藏在美國宇航局開普勒探測器收集的數據中。這顆行星距離地球約2500光年,它與另外7顆行星一起圍繞著一顆恒星公轉,因此,開普勒-90系統(tǒng),與我們所在的太陽系有許多相似之處。
  
  “開普勒已經像我們證明,多數恒星都擁有行星。”美國宇航局的Paul Hertz在宣布這一發(fā)現的新聞發(fā)布會上說道。如今,開普勒已經證實,恒星可以與我們的太陽系一樣,擁有龐大的行星家族。
  
  在新聞發(fā)布會之前的幾天里,有媒體瘋傳可能探測到了外星生命。毫無意外,這個消息完全不靠譜,但是,它卻從側面證明,機器學習能夠幫助我們更多地了解整個星系中可能令人激動的星球。
  
  在星辰大海中搜尋
  
  開普勒探測器2009年發(fā)射升空,已經盯著一小塊天空中的15萬顆恒星,足足看了4年。它的任務是尋找行星經過恒星前面時,對恒星所產生的微小遮擋。當科學家在數據中發(fā)現此類微小信號時,就能夠測算出行星的大小,以及它與其母恒星之間的距離。
  
  截至目前,開普勒探測器已經確認了2525顆行星,其數據中還有更多行星有待發(fā)現。但是,想要確認一顆行星并非易事。對人類而言,人工梳理巨量的開普勒數據是一項不可完成的任務,因為這些數據中包含有10的8次方個潛在的行星軌道。此外,恒星光線的變弱,并不一定全是行星所為:恒星黑子、雙星及其它天體都有可能產生與行星掩住恒星一樣的效果。
  
  正因如此,谷歌人工智能部門的Chris Shallue決定利用神經網絡來解決這一難題。此前,機器學習的方式已經被用于篩選、分類普勒的數據,但是,Shallue的神經網絡能夠提供更加強大的算法。
  
  Shallue說:“當我得知開普勒探測器收集到了這么多的數據,科學家們無法全靠人工進行審查時,我就想把神經網絡用于天文學。我們的想法是,把這一技術用于星空,教會機器的學習系統(tǒng)如何分辨遙遠恒星周圍的行星。”
  
  開辟觀測新視角
  
  顧名思義,神經網絡,是基于人類大腦工作的原理而構造的。人類可以訓練神經網絡,讓它們識別和分類事物,比如分辨狗與貓的照片有何區(qū)別。最終,在看過足夠的樣本之后,電腦就能夠自己將貓和狗進行分類。
  
  Shallue訓練了一個神經網絡,識別行星的獨特“指紋”。他從開普勒數據庫中提取出15000個真實的行星特征,讓神經網絡系統(tǒng)辨別真實行星的信號與偽裝成行星的信號之間的差異。
  
  之后便是實戰(zhàn)驗證階段。Shallue與德州大學的Andrew Vanderburg,讓這個系統(tǒng)仔細檢查了670顆已知擁有行星的恒星,因為在這些恒星周圍可能存在更多顆行星。
  
  然后,他們向系統(tǒng)輸入不夠強、人工無法處理的信號。在這些信號中,神經網絡系統(tǒng)識別出了兩顆新行星。研究結果發(fā)表在了《天文學期刊》上。
  
  “這兩顆星星的信號很弱,此前的所有搜尋都錯過了它們。”Shallue說道。
  
  仍需探索新領域
  
  其中一顆行星是“開普勒-80g”,它是所在恒星系中第六顆已知的行星。開普勒-80g大小與地球相當,圍繞其母恒星公轉一周需14.6天,而其母恒星比我們的太陽更小、更紅。
  
  神經網絡還找出了“開普勒-90i”。這顆行星比地球稍大,公轉一周需要兩個星期的時間,是所在恒星系中發(fā)現的第三顆巖質行星,而其母恒星比我們的太陽稍大且更熱。在開普勒-90i內側,還有兩顆較小的行星,而在其外側公轉的行星則要大得多。
  
  這些行星都很大,但還都“抱團”在一起:八顆行星與其母恒星的距離,與日地距離相同。
  
  Vanderburg說:“我可不想去開普勒-90i這種地方。它的地表很可能非常熾熱。我們通過計算,它的平均溫度約為427攝氏度。”
  
  他還補充說,恒星開普勒-90可能還有更多行星有待發(fā)現。他和Shallue計劃將開普勒的所有數據都輸入神經網絡系統(tǒng),看看有何結果。
  
  但是,現在不需要擔心電腦代替人類天文學家。
  
  美國宇航局的Jessie Dotson說:“這項工作絕對要與天文學家一同進行。永遠都不能排除這一點。你首先要有最初的分類,才能訓練機器學習,然后,它才能比人類處理更多的信號。”
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