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谷歌机器学习技术帮助美国宇航局发现两颗系外行星

【TechWeb报道】12月15日消息,据国外媒体报道,美国宇航局利用谷歌的机器学习技术,对开普勒太空望远镜搜集的数据进行分析时,发现了两颗新的系外行星。

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谷歌和美国宇航局周四宣布,他们此次发现的这两颗系外行星,位于距离地球2545光年的Kepler-90系统中,此次新发现的其中一颗系外行星被命名为Kepler-90 i。

此次发现的Kepler-90 i是Kepler-90系统发现的第8颗行星,至此Kepler-90系统中的行星数量已同太阳系一样,目前太阳系也是有8颗行星。同太阳相比,Kepler-90略大,温度更高,质量也更大,但在其他方面与太阳系有很多相似的地方。

不过此次发现的Kepler-90 i可能并不适合生存,其离Kepler-90非常近,公转周期仅有14天,而我们生存的地球公转周期为365天。此外,Kepler-90 i表面由岩石构成,由于距离Kepler-90较近,其表面温度也非常高,美国宇航局公布的数据表明Kepler-90 i表面温度高达800华氏度(约426摄氏度)。

从谷歌方面公布的信息来看,他们所利用的技术同此前在照片中发现猫和狗的技术类似,是从开普勒太空望远镜在此前四年所搜集的数据中发现的。

开普勒太空望远镜由美国宇航局在2009年3月发射升空,主要设计用来发现环绕着其他恒星的类地行星,在2013年发生重大故障后,正常的搜索工作就已无法进行,美国宇航局尝试修复但未能成功,同年8月15日宣布放弃修复,搜索类地行星的任务也就此结束。

开普勒太空望远镜运行4年中所搜集的数据,此前经过软件和专家的人工分析,共发现了2300颗行星,但这些分析还是存在一些漏网之鱼,有些行星信号较弱,传统的分析方式难以发现,此次发现的Kepler-90 i就是其中之一。

参与此次研究的人员就表示,谷歌的机器学习技术使美国宇航局的计算机具备了发现微弱信息的能力,开普勒太空望远镜所侦测到的部分行星的数据非常弱,机器学习使其被发现成为可能。

谷歌机器学习技术目前还只检测了开普勒太空望远镜搜集的670颗星球的数据,就已经新发现了两颗行星,此次发现的另外一颗是Kepler-90中最小的一颗,被命名为Kepler-80 g。

而开普勒太空望远镜搜集的资料中,所发现了的行星和其他星体共超过了20万颗,随着谷歌机器学习技术检测的深入,可能还会新发现更多的系外行星。

目前,美国宇航局已意识到了机器学习技术的重要性,美国宇航局天体物理部门的负责保罗•赫兹(Paul Hertz)在一份声明中表示,正如他们所预料的一样,开普勒望远镜的数据中还存在着很多令人惊奇的信息,有待合适的技术去发现他们。

保罗•赫兹在声明中还表示,美国宇航局和谷歌此次发现的新行星表明,开普勒太空望远镜4年所搜集的数据,对未来几年的创新研究将非常重要。(辣椒客)

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