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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( 二 )


阿姆斯特朗博士 ， 谈道：“就行星验证而言 ， 之前没有人使用过机器学习技术 。 机器学习已经被用于对候选行星进行排名 ， 但从来没有在概率框架中使用过 ， 而概率框架是你真正验证一颗行星所需要的 。 我们现在可以说出精确的统计可能性 ， 而不是说哪些候选者更有可能是行星 。 如果一个候选行星的假阳性概率小于1% ， 它就被认为是经过验证的行星 。 ”
华威大学的计算机科学系副主任、阿兰·图灵研究所（Alan Turing Institute）研究员Dr Theo Damoulas博士说：
“概率统计机器学习方法 ， 尤其适合这样一个激动人心的问题 。 在天体物理学中 ， 需要整合先验知识-阿姆斯特朗博士等专家和量化预测的不确定性 。 一个典型的例子 ， 当额外的计算复杂性的概率方法取得显著的回报 。 一旦建立和训练好 ， 该算法比现有的技术更快 ， 而且可以完全自动化 ， 这使得它非常适合分析在当前调查中观察到的潜在的数千个候选行星 ， 比如TESS 。
阿姆斯特朗博士补充说：“到目前为止 ， 几乎30%的已知行星仅用一种方法就被验证了 ， 这并不理想 。 仅仅因为这个原因 ， 开发新的验证方法是可取的 。 但机器学习也能让我们做得非常快 ， 更快地确定候选人的优先级 。 ”
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研究人员认为 ， 它应该是未来用来验证行星的工具之一 。
根据新的研究 ， 在所有确认的系外行星中 ， 大约有三分之一是用单一的分析方法确认的 ， 这并不理想 。 科学家们用已确认身份的系外行星数据和“假行星”的数据来训练神经网络（一种人工智能算法） ， 这样能在新的数据中识别出那些明显的迹象（信号） 。
新技术比以前的技术更快 ， 可以自动化 ， 并且可以通过进一步的"训练”加以改进效果 。
阿姆斯特朗博士说：“我们仍然需要花时间训练算法 ， 但一旦训练完成 ， 在未来的候选人中应用它就会变得容易得多 。 你也可以结合新的发现来逐步改进它 。 像TESS这样的调查预计会有成千上万的行星候选行星 ， 能够一致地分析它们是很理想的 。 像这样快速、自动化的系统可以让我们用更少的步骤验证行星 ， 让我们做得更有效率 。 ”
论文《利用机器学习验证系外行星：50颗新验证的开普勒行星》发表在《皇家天文学会月刊》上 。 阿姆斯特朗博士的研究得到了英国研究与创新部门科学技术设施委员会(STFC)通过Ernest Rutherford奖学金的支持 。
GitHub上也有不少天文学软件包 ， 比如 ， allesfitter ， 用于对光度和RV数据进行建模 。 它可以容纳多个系外行星 ， 多星系统、星点、恒星耀斑和各种噪声模型 。
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尽管取得了突破 ， 但是 ， 该算法仍处于早期阶段 。 在陈旧数据中找到错失的金子 ， 提高了人类探索未知宇宙世界的效率 。 验证行星的新工具问世了 ， 新老方法共同为系外行星探索出力 。
（全文结束）
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