德克萨斯大学奥斯汀分校的天文学家使用人工智能发现两个新的系外行星隐藏在开普勒太空望远镜的数据归档。

研究人员说,这项技术将帮助科学家们公布其他万博体育登录首页行星错过了使用传统的搜索方法。

开普勒扩展任务

标准以内的本科生安妮Dattilo开发了深入学习算法能够过滤开普勒的现有数据。它旨在识别信号,被以前的错过行星探测方法。

AstroNet-K2是能够训练一个神经网络寻找系外行星和识别假阳性的准确性达98%。系统目前仍然需要人类的监督,以确保候选行星的可靠性。

团队加入由美国宇航局UT萨根研究员安德鲁奥斯丁Vanderburg和谷歌工程师克里斯托弗Shallue。他们执行的任务在开普勒扩展任务称为K2。

“人工智能将帮助我们搜索一致的数据集,”Vanderburg说。“即使每个明星都有一个类似地球的行星,当我们研究开普勒,我们找不到他们,”Vanderburg说。

Vanderburg解释说,开普勒的一些数据太吵或行星有时候是正确的方式不一致,很难检测实际的行星。

确定行星的总数,Vanderburg说重要的是要计算行星他们可能错过了。

名为k2 - 293 b的行星,和k2 - 294 b,它们的宿主恒星轨道分别是1300和1230光年。都是位于水瓶座的星座。

未来的行星狩猎

Dattilo表示,新算法可以帮助发现新的潜在行星K2存档。开普勒太空望远镜观测到的图像约300000颗恒星。

她还认为,AstroNet-K2可以帮助苔丝开普勒的继任者行星探测任务。

“我们的方法是一个一步自动识别新的系外行星在K2数据和学习系外行星的数量取决于他们星系的出生地,”作者得出的结论。

这项研究已经发表在即将出版的天文杂志。