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小暖男石头哥|AI找星星：挖掘天文学数据库金矿，人工智能用于天体物理学


小暖男石头哥|AI找星星：挖掘天文学数据库金矿，人工智能用于天体物理学《亲爱的数据》出品
“找到”成千上万的候选行星 ， 天文学家必须有能力将“真行星”与“假行星”分开 。
考虑到许多天文学数据库的规模都大得惊人 ， 区分并不是一件简单的事 ， 但是 ， 人工智能算法给此事带来前所未有的希望 。
近日 ， 英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗博士（David Armstrong）领导的研究团队开发了一项新的机器学习算法 ， 从美国航空航天局（NASA）的陈旧数据中 ， 识别出太阳系外的行星 。 他们确认了50颗系外行星的存在 ， 从海王星大小的气体巨行星到比地球还小的岩石世界 ， 无所不包 。
方法是 ， 计算出每个行星的成为候选星球的概率 。
历史上天文学家一般相信在太阳系以外存在着其它行星 ， 然而它们的普遍程度和性质则是一个谜 。 直至1990年代人类才首次确认系外行星的存在 ， 而自2002年起每年都有超过20个新发现的系外行星 。
许多太阳系外行星调查都通过望远镜中的大量数据来搜索行星在望远镜与恒星之间通过的迹象 ， 这就是所谓的过境 。 这会导致望远镜探测到的恒星发出明显的光线下降 ， 但这也可能是由于来自背景物体的干扰 ， 甚至相机中的微小误差所致 。 这些误报可以在行星验证过程中筛选出来 。
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华威大学（Warwick U）物理系和计算机科学系以及艾伦·图灵学院的研究人员建立了一种基于机器学习的算法 ， 该算法可以在NASA的开普勒和TESS等望远镜任务发现的数千个候选行星的大样本中区分出真实的行星和虚假的行星 。
AI算法接受了识别真实行星的训练 ， 使用了两大已确认的行星样本和现已退役的开普勒任务的误报 。
然后 ， 研究人员在开普勒尚未确认的候选行星数据集上使用了该算法 ， 产生了50个新的确认行星 ， 其中第一个将通过机器学习进行验证 。 以前的机器学习技术只对候选行星进行排序 ， 但从未自行确定候选行星是否是真正行星的概率 ， 而这是行星验证的必要步骤 。
通过确认这50颗行星是真实存在的 ， 天文学家现在可以优先利用专门的望远镜对它们进行进一步的观察 。
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华威大学物理系的大卫·阿姆斯特朗博士说：“我们开发的算法可以让我们挑选50个候选行星进行行星验证 ， 并将它们升级为真正的行星 。 ”我们希望将这项技术应用于当前和未来的TESS和PLATO等任务中的大量候选样本 。
天文学家有两种方法探测太阳系外的行星 。 一种是径向速度方法 ， 它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动 。 第二种是更敏感的技术 ，也是凌日系外行星巡天卫星和开普勒采用的技术 ，它主要依靠宿主星的亮度变化 。
问题是 ， 第二种方法产生了大量恒星的亮度数据 ， 其中许多恒星不会有可见的系外行星 。
于是 ， 人工智能上场了 。
小暖男石头哥|AI找星星：挖掘天文学数据库金矿，人工智能用于天体物理学《亲爱的数据》出品 ， 大卫·阿姆斯特朗博士
阿姆斯特朗博士的学校个人网页上介绍：“我的兴趣之一是将机器学习技术应用于天体物理学问题 。 与计算机科学部门合作 ， 将最新的机器学习技术应用于太阳系外行星 。 ”
论文中也强调：“我们的算法模型只要短短几秒就能对数千个肉眼看不见的候选行星进行识别 ， 确认其是否真的是行星 。 我们现在不仅能说哪些候选行星‘更可能’是行星 ， 而是可以用确切的数据说明这种可能性有多大：如果候选天体是‘假行星’的可能性小于1％ ， 就可以被确认为是真正的行星 。 ”


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