據(jù)外媒報道，我們的行星搜尋望遠鏡已經(jīng)非常出色地完成了它們的工作，它們已經(jīng)確定了太陽系外數(shù)千個可能的行星位置。不過這意味著科學家們必須篩選大量的數(shù)據(jù)以確定哪些是真正的行星、哪些什么是假扮的行星。由英國華威大學的David Armstrong領導的一個研究小組已經(jīng)研究出如何利用人工智能(AI)來處理一些繁重的行星確認工作，這給天文學家提供了一個幫助確認遙遠世界的新工具。

該研究團隊創(chuàng)建了一種機器學習算法并利用已經(jīng)確認的行星數(shù)據(jù)和NASA已退役的開普勒任務的誤報數(shù)據(jù)對其進行訓練。然后他們將其釋放出來進而讓系統(tǒng)分析一組未經(jīng)證實的候選行星--數(shù)據(jù)同樣來自開普勒。最后，AI系統(tǒng)確認了其中的50顆行星，這是第一次取得這樣的技術突破。

“我們開發(fā)的算法可以讓我們對50個候選行星進行驗證并將它們升級為真正的行星，”Armstrong在華威大學周二的新聞稿中說道。確認行星可以幫助科學家們將他們的資源用于太空中有趣的地點，而不用把時間浪費在“假”行星上。

用這種方法確認行星的能力的確是一個進步?？茖W家們一直在使用機器學習對候選人進行排名。

這項技術有望對在TESS和ESA計劃中的PLATO任務等項目產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)中進行篩選。

不過Armstron表示，他們?nèi)孕枰〞r間訓練算法，但一旦訓練完成，他們就將能更容易將其應用于未來的候選行星中，“你也可以結合新的發(fā)現(xiàn)來逐步對其進行改進。”

關鍵詞： AI系統(tǒng) 行星