穀歌人工智慧幫助NASA發現隱藏在開普勒舊資料中的兩顆新行星

至頂網軟體頻道消息： 美國宇航局（NASA）今天宣佈， 穀歌公司人工智慧團隊開發的神經網路已經發現了兩顆新的系外行星。

其中一顆新發現的行星圍繞著被稱為開普勒90（見圖）這個遙遠星系中一顆類似於太陽的恒星旋轉，

它距離地球2545光年。 天文學家安德魯.范德伯格（ANDREW VANDERBURG）將開普勒90稱為“我們太陽系的一個迷你版本”， 其中較小的行星靠近恒星軌道運行， 而較大的行星運行在週邊。 隨著美國宇航局新發現的出現， 現在看起來圍繞開普勒90旋轉的星星數量和圍繞我們的太陽旋轉的行星數量相同。

雖然這兩顆行星是新的發現， 但是美國宇航局之前其實已經發現了它們， 卻沒有意識到這一點。 這些資訊被埋藏在美國宇航局開普勒太空望遠鏡所捕獲的四年的資料， 它的任務是在銀河系所謂的“可居住區”內尋找類似地球的系外行星。

多年來， 開普勒已經檢測到35,000個可能的行星信號，

這個資料集太大因而無法手工篩選。 美國宇航局有自己的自動化系統， 從資料中篩選出最有可能的部分， 但該機構表示， 這個系統有時會錯過較弱的信號。 今天宣佈的兩顆行星之前一直未被注意到， 直到範德堡（VANDERBURG）和谷歌的工程師克里斯多夫.沙爾柳（CHRISTOPHER SHALLUE）決定利用機器學習和穀歌的神經網路來梳理資料。

克里斯多夫.沙爾柳（Christopher Shallue）表示：“在業餘時間裡， 我開始搜索‘利用大型資料集尋找系外行星’， 並發現了開普勒的使命和龐大的資料集。 ”他表示， “當資料太多， 人類無法自己研究的時候， 機器學習真的可以大顯神通。 ”

在使用了15,000個經過審查的開普勒信號對該網路進行了訓練之後， 範德堡和克里斯多夫.沙爾柳在系統中分析了將近1000個在他們發現新行星前已知存在行星的弱信號。

範德堡注意到神經網路還不夠完美， 仍然會檢測到誤報， 但是它也能夠探測出更多被漏掉了的、真實的行星。 範德堡表示：“這就像是在岩石中篩選寶石一樣， 如果你用更細的篩子， 你就會得到更多的石頭， 但是你也可能會找到更多的寶石。 ”

今天的發現表明了機器學習在電腦科學之外的潛力， 美國宇航局表示， 預計人工智慧在未來會有更多的發現。

美國宇航局位於華盛頓的天體物理學部門主任保羅.赫茲（Paul Hertz）表示：“就像我們預料的那樣， 在我們通過開普勒獲得的資料中隱藏著令人興奮的發現， 它們在等待著適當的工具或技術發現它們。

”他表示， “這一發現表明， 我們的資料將成為未來幾年創新研究人員的寶貴財富。 ”