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在谷歌机器学习算法的帮助下，开普勒计划在开普勒- 90附近发现了一个八颗行星系统。图片版权：NASA/Tim Pyle
越来越多的太阳系外行星被发现。更有趣的是，方法和技术的改进使得在单个系统中发现更多的行星。考虑一下最近关于红矮星trappist - 1的七行星系统的公布。在当时这一发现确立了大多数系外行星绕着一颗恒星运行的记录。
挪TRAPPIST-1，多亏了开普勒太空望远镜和机器学习，来自谷歌AI和哈佛-史密森天体物理中心(CfA)的团队最近在开普勒- 90的遥远恒星系统中发现了一颗第八颗行星。开普勒- 90i被称为开普勒- 90i，这是由于谷歌算法发现了开普勒任务数据中微弱的传输信号的证据。
这项研究报告的题目是“深度学习的系外行星:开普勒- 80的五颗行星的共振链，开普勒- 90附近的八颗行星”，最近被接受发表在《天文学杂志》上。该研究小组由来自谷歌AI的Christopher Shallue和德克萨斯大学的Andrew Vanderburg和CfA组成。
太阳系与一颗恒星周围的大多数行星都有联系，最近发现了一颗环绕开普勒- 90的第八颗行星，它是一颗类似于太阳的恒星，距离地球2545光年。这颗行星是在NASA的开普勒太空望远镜的数据中发现的。图片版权：NASA
开普勒- 90，一个类似太阳的恒星，距离地球大约2545光年，位于天龙星座内。如前所述，先前的调查已经表明，在恒星周围存在着七颗行星，这是一种陆(aka)的组合。行星和气态巨行星。但是，在使用了一个谷歌算法来搜索开普勒数据之后，研究小组证实了另一颗环绕地球的行星的信号隐藏在数据中。
开普勒任务依赖于过境法(又称“中转法”)。通过传输光度计来辨别在明亮恒星周围的行星的存在。这包括观察恒星的亮度周期性的下降，这表明行星在恒星的前面(即凌日)相对于观察者。为了他们的研究，Shallue和Vanderburg训练了一台计算机读取开普勒记录的光曲线，并确定了凌日的存在。
这个人造的“神经网络”通过开普勒数据进行筛选，发现微弱的传输信号表明开普勒- 90附近存在着一颗未被发现的行星。这一发现不仅表明该系统与我们的系统非常相似，也证实了利用人工智能挖掘档案数据的价值。虽然机器学习已经被用来搜索开普勒数据，但这项研究表明，即使是最弱的信号也能被识别出来。
美国国家航空航天局(NASA)华盛顿天体物理学部门主任保罗·赫兹(Paul Hertz)最近在美国宇航局的一份新闻稿中说：正如我们所预料的，在我们存档的开普勒数据中有一些令人兴奋的发现，等待正确的工具或技术来发掘它们。这一发现表明，我们的数据将成为未来数年创新研究人员可利用的一个宝库。
这颗新发现的行星,开普勒- 90我是一颗岩石行星与地球的大小比较的(1.32±0.21地球半径),公转周期为14.4天。由于其临近的恒星,这颗行星被认为体验极端温度为709 K(436°C;817°F)-使其温度比水星的日间高点700 K(427°C;800°F)。
作为谷歌研究小组的一名高级软件工程师，Shallue在得知天文学(像其他科学分支)正在迅速成为“大数据”关注后，提出了将神经网络应用于开普勒数据的想法。随着数据收集技术的进步，科学家们发现自己被越来越庞大的数据和复杂的数据所淹没。
Shallue解释说：在我的业余时间里开始用谷歌搜索‘寻找大数据集的外行星，并发现了开普勒任务和巨大的数据集。机器学习在有这么多数据的情况下确实能发光，因为人类无法自己去搜索。开普勒计划在运行的头四年里，积累了一组数据集，其中包含3.5万个可能的行星传输信号。在过去自动化测试和有时可视检查被用来验证数据中最有希望的信号。然而最弱的信号常常被这些方法所忽略，留下几十甚至几百颗行星下落不明。
将kepler - 90系统(左)与太阳系(右)相比较。图片版权：NASA/Ames Research Center/Wendy Stenzel
为了改善这一状况，Shallue与安德鲁·范德伯格(美国国家科学基金会的研究生研究员，NASA的萨根研究员)合作，看看机器学习是否能够挖掘数据并发出更多信号。第一步是训练一个神经网络，利用来自开普勒外行星目录的15000个预先被检查的信号来识别凌日系外行星。
在测试集中，神经网络正确识别了真实的行星和假阳性，准确率达96%。在证明了它能识别交通信号之后，研究小组随后指导他们的神经网络寻找在已经有多个已知行星的670星系中较弱的信号。其中包括kepler - 80，它有5个已知的行星，而kepler - 90有7个。Vanderburg表示：我们得到了很多行星的假阳性，但也有可能是更真实的行星。就像在岩石里翻找珠宝。如果你有一个更细的筛子，你就会发现更多的岩石，但你也可能会得到更多的珠宝。
开普勒- 80的第六颗行星被称为开普勒- 80g，这是一个地球大小的行星，与它的五个相邻的行星处于共振链中。当行星被它们的相互引力锁定在一个极其稳定的系统中，类似于trappist - 1的七颗行星的经历。另一方面，开普勒- 90i是一个地球大小的行星，它经历了像水星一样的条件，在90b和90c之外运行。
NASA的开普勒太空望远镜是第一个能够探测到地球大小的行星的机构。图片版权：NASA/Wendy Stenzel
在未来，Shallue和Vanderburg计划将他们的神经网络应用到开普勒的完整的超过150,000颗恒星的档案中。在这个庞大的数据集中，更多的行星可能潜藏着，并且可能在已经被调查过的多行星系统中引用。在这方面，开普勒任务(已经对太阳系外行星的研究是无价的)表明它还有很多东西可以提供。
正如美国宇航局艾姆斯研究中心的开普勒项目科学家杰西·多森所说：这些结果证明了开普勒任务的持久价值。研究数据的新方法——比如这个早期的研究应用机器学习算法——承诺将继续在我们对其他恒星周围行星系统的理解上取得重大进展。我敢肯定，在等待人们找到他们的数据中有更多的“第一”。
很自然地，现在已知一个类似太阳的恒星拥有8个行星系统(就像我们的太阳系)，有些人怀疑这个系统是否可以用来寻找外星生命。但是在有人太兴奋之前，值得注意的是开普勒- 90年代的行星都绕着恒星运行。它是最外层的行星，kepler - 90h的轨道与它的恒星的距离类似地球对太阳的距离。
在另一颗恒星周围发现一颗第八颗行星也意味着有一个系统可以与太阳系中所有行星的数量相匹敌。也许是我们重新考虑2006年IAU的决定的时候了——你知道，冥王星被降级的那个时候，也许我们应该快速地追踪谷神星，厄里斯，Haumea,Makemake,Sedna和其他的planethood，否则我们又如何计划保持记录？
知识：科学无国界，博科园-科学科普
参考：NASA, CfA
