十分快3邀请码人工智能出鞘 “剑”指系外行星

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  开普勒-90系与太阳系行星大小对比图图片来源:NASA官网

  太阳系终于有了势均力敌的“对手”。美国国家航空航天局(NASA)于北京时间12月15日深更深更半夜2时回应,谷歌的人工智能对开普勒望远镜获得的数据进行分析后,发现了围绕恒星开普勒-90旋转的第8颗行星开普勒-90i,使开普勒-90能与太阳“并驾齐驱”,一并成为目前拥有最多已知行星(8颗)的恒星系统。

  人工智能在此功不可没,尽管此前机器学习技术已被运用于搜索开普勒望远镜数据库,但最新研究证明,在捕捉遥远天体发出的最微弱信号方面,神经网络技术大有可为。

  棋逢对手 迷你太阳系“浮出水面”

  开普勒-90距离地球2545光年远,占据 天龙座(Draco)。

  最新发现的开普勒90i是一颗岩石星球,大小是地球的1.3倍,可是距离其主恒星更近,公转周期仅为14.三四天,平均温度据信超过100华氏度(约426.7℃)。

  该研究负责人之一、德州大学奥斯汀分校的安德鲁·范德伯格说:“开普勒-90系统就像迷你版的太阳系:较小行星在内侧;较大行星在外侧,只不过彼此之间更‘亲密’某些。尽管那末,其不用说比某些行星系统在孕育生命方面更有优势。”

  开普勒-90i不用说最新研究“筛查”出的唯一系外行星,朋友还找到了开普勒-100系统的第六颗行星开普勒-100g,其大小与地球同类 ,与邻近的4颗行星形成了另俩个多多 超稳定的系统,同类 此前发现的拥有7颗行星的TRAPPIST-1系统。

  NASA天体物理学部门主管保罗·赫兹表示:“正如朋友所料,在之前 可是分析过的开普勒望远镜数据中,仍潜伏着令人兴奋的新发现,等候着至少的新工具或新技术来揭示它。你你这俩 发现表明,那此数据在未来多年都将是开展创新研究的珍宝。”

  大显神威 神经网络揪出“漏网之鱼”

  “谷歌人工智能”(Google AI)的高级软件工程师克里斯托佛·沙律首先提出利用神经网络技术对开普勒望远镜的数据进行分析。他认为,随着数据采集技术的不断升级,天文学正和某些学科一样,慢慢陷入被海量数据淹没的困境,于是,他对利用计算机技术搜寻系外行星产生了浓厚兴趣。我说:“当数据那末来太满,人工分析难以招架之时,正是机器学习‘大显神威’之时。”

  在长达4年的运行期间,开普勒望远镜采集的数据含晒 高3.116万个疑似行星信号,尽管科学家采用人工最好的土法子筛查出了其中最可是的信号,但最微弱的信号往往会成为“漏网之鱼”。沙律和范德伯格猜想,那此数据中可是潜伏着更有趣的系外行星发现。

  于是,沙律和范德伯格训练人工智能怎么根据开普勒望远镜获得的亮度数据发现系外行星。受人脑中神经元之间连接最好的土法子的启发,朋友的人工神经网络技术对开普勒数据进行筛查,发现了此前被忽视的围绕开普勒-90旋转的第8颗行星微弱的凌日信号。系外行星从恒星前方经过都意味分析恒星亮度轻微下降,开普勒望远镜记录下你你这俩 亮度下降信号,科学家可不上能据此间接推算出行星的占据 以及这颗行星的诸多物理价值形式——这可是所谓的凌日法。

  范德伯格表示:“尽管朋友发现了可是假信号,但其中也可是隐藏着真实的行星。这就像翻遍小石块寻找珠宝,筛子越好,找到宝石的可是性当然也更大。”

  研究人员计划接下来让你你这俩 神经网络对开普勒已搜索过的116万多颗恒星的亮度数据进行分析。

  “身残志坚” 开普勒书写美丽篇章

  你你这俩 最新发现的“大功臣”除了人工智能,当然最重要的是开普勒望远镜。

  开普勒望远镜于1009年发射升空,最初的主要任务是扫描一小片天区,巡天任务持续到2016年。但人算不如天算,2013年5月11日,望远镜突然经常出现关键故障,意味分析无法对另另俩个多多的天区进行精选折 位。NASA的天才们将错就错,调整太阳能帆板深度,采用太阳辐射光压帮助开普勒望远镜实现平衡。但凡事都是代价:望远镜不需要 跟太阳保持另俩个多多 特定的深度,可是,另另俩个多多扫描天鹅座一小片天区的深度被转移到了黄道面。

  不过,开普勒望远镜注定是要书写传奇的,它“身残志坚”,在浩渺的宇宙史上留下了被委托人的印记。从2014年开始英语 英文,开普勒望远镜进入K2——“开普勒任务2”阶段。

  今年6月19日,NASA最新回应一组数据,其中囊括了开普勒望远镜的观测数据,现已发现4034颗候选系外行星,其中2335颗已被确认,49颗是类地行星,100多颗已被证实,且都是宜居带上,最吸引人的我说可是编号为“KOI-7711”的世界。你你这俩 星球大小为地球的1.3倍,在同类 地球的轨道上绕着一颗同类 太阳的恒星公转,几乎可是地球的双胞胎兄弟。当然,关于你你这俩 世界的更多细节,还需等新一代太空望远镜来揭开。

  (科技日报北京12月20日电)

(责编:张歌、熊旭)