日前，NASA發(fā)布消息稱，2009年發(fā)射升空的開普勒太空望遠(yuǎn)鏡在距離地球2545光年的地方發(fā)現(xiàn)了另一個“太陽系”——共計8顆行星圍繞著一個暫時被命名為開普勒-90的恒星運動。在這項新發(fā)現(xiàn)中，NASA與谷歌聯(lián)合找出了該行星系統(tǒng)的第8顆行星：開普勒-90i，這使得人類首次在太陽系外，找到由8顆行星組成的行星系統(tǒng)。
已經(jīng)升空數(shù)年的開普勒望遠(yuǎn)鏡能夠發(fā)現(xiàn)另一個“太陽系”，是來自人工智能的大力協(xié)助，“深度學(xué)習(xí)的人工智能在此次發(fā)現(xiàn)中發(fā)揮了重要作用，對天文觀測來說意味著進入了一個新的時代?！焙商m代爾夫特理工大學(xué)航天學(xué)博士毛新愿對南方日報記者說。
隱藏的第八顆行星——體積是地球的1.3倍
開普勒-90i是一顆巖石星球，大小是地球的1.3倍，由于距離其主恒星更近，公轉(zhuǎn)周期僅為14.4天，平均溫度據(jù)信超過800華氏度（約426.7℃）
數(shù)年前，開普勒天文望遠(yuǎn)鏡在2545光年外發(fā)現(xiàn)了一顆大小與太陽相近的恒星：開普勒-90。在隨后的觀測中，科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了更多與太陽系相似的特征：開普勒-90擁有7顆行星，較小的行星距恒星更近，較大的行星占據(jù)外側(cè)軌道。
自2009年升空以來，開普勒太空望遠(yuǎn)鏡收集了大量的數(shù)據(jù)，觀察了大約20萬顆恒星，每30分鐘拍攝一張照片，創(chuàng)造了約140億個數(shù)據(jù)點，而這140億個數(shù)據(jù)點，則可以轉(zhuǎn)化為約2萬億個可能的行星軌道。對于這些數(shù)據(jù)，科學(xué)家們過去主要通過自動化軟件或人工的方式找到那些信號強的行星。即便如此，這也是一個非常浩大的工程，耗時且耗費人力。此外，與恒星相比，太陽系外的行星不但體型小而且不發(fā)光，探尋難度非常大。
在這種困難之下，圍繞開普勒-90恒星運行的第8顆行星成了“漏網(wǎng)之魚”，一直隱藏在深處，不可探尋。
直到人工智能的出現(xiàn)，它才揭開面紗、顯露真顏。谷歌的人工智能對開普勒望遠(yuǎn)鏡獲得的數(shù)據(jù)進行分析后，發(fā)現(xiàn)了圍繞恒星開普勒-90旋轉(zhuǎn)的第8顆行星開普勒-90i。毛新愿表示，這一發(fā)現(xiàn)讓開普勒-90身價倍增，與太陽系共同成為目前擁有最多已知行星（8顆）的恒星系統(tǒng)。
巨人的肩膀—— 開普勒天文望遠(yuǎn)鏡
在擁有一個穩(wěn)定的觀測環(huán)境之后，開普勒望遠(yuǎn)鏡開始采用“凌日法”來觀測行星，即行星在軌道上運行的時候擋在恒星前面時會導(dǎo)致恒星的亮度稍微降低，如果觀測到連續(xù)三次凌日，就可以確定它是顆凌日行星，從而得到它的軌道周期、大致體積等信息
在人工智能大顯神威之前，我們還是先了解一下被人工智能“踩過”肩膀的巨人——開普勒天文望遠(yuǎn)鏡，沒有它的千里眼所帶來的視野，人工智能還是無處可用的。
2014年，開普勒啟動K2任務(wù)：在范圍更小的數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上捕捉系外行星，并對其進行多項觀測。毛新愿表示，開普勒望遠(yuǎn)鏡為了完成任務(wù)，練就了四大絕活：周期達372.5天的軌道、火眼金睛、明察秋毫與目不轉(zhuǎn)睛。
“開普勒望遠(yuǎn)鏡現(xiàn)在運行在尾隨地球但處于外側(cè)的周期達372.5天的軌道上，它最大限度回避了太陽和地球的影響，能夠長期在穩(wěn)定平臺上觀測目標(biāo)?！泵略刚f，而它回避的主要是太陽直接輻射和地球反照輻射的影響。
在擁有一個穩(wěn)定的觀測環(huán)境之后，開普勒望遠(yuǎn)鏡的火眼金睛就要發(fā)揮作用了。它采用“凌日法”來觀測行星，即行星在軌道上運行的時候擋在恒星前面時會導(dǎo)致恒星的亮度稍微降低，就像是我們所觀測到的日食，只不過“月球”并不是一顆行星。如果觀測到連續(xù)三次凌日，就可以確定它是顆凌日行星，從而得到它的軌道周期、大致大小等信息。
然后，在此基礎(chǔ)上，開普勒望遠(yuǎn)鏡還需要明察秋毫，在微弱的信號中進行準(zhǔn)確判斷。開普勒觀測到的恒星與地球之間的距離以光年計算，如此遠(yuǎn)的距離時恒星是一個不起眼的小點，而觀測它微弱的亮度變化更是難上加難，必須要求望遠(yuǎn)鏡能夠看到極其微弱的細(xì)節(jié)。而開普勒望遠(yuǎn)鏡的觀測精度達到了驚人的0.01%星等。“就好比是人的肉眼看一個極亮的探照燈，已經(jīng)看不到任何東西了，但此時有一粒極小的灰塵從燈前飛過對探照燈亮度造成的影響?！泵略刚f。
此外，值得注意的是，開普勒望遠(yuǎn)鏡并不是一個“花心”的望遠(yuǎn)鏡：發(fā)射后它的觀測目標(biāo)定位在天鵝座附近的一小塊星空，每隔80天作出一定變化。它每次觀測數(shù)量多達14.5萬顆恒星，每隔30分鐘就會拍一張照片，并對比它們的區(qū)別，如果有任何一顆恒星出現(xiàn)亮度異常，就要繼續(xù)確認(rèn)是否發(fā)生了行星凌日現(xiàn)象。
對于開普勒望遠(yuǎn)鏡為何一直盯著天鵝座，毛新愿解釋稱，開普勒望遠(yuǎn)鏡是做類似“抽樣調(diào)查”的方式研究宇宙中的類地行星，選擇天鵝座是因為距離合適，且人類對它了解較多。
人工智能——從零學(xué)習(xí)辨別系外行星
受人腦中神經(jīng)元之間連接方式的啟發(fā)，谷歌人工智能的工程師們開始利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對開普勒數(shù)據(jù)進行篩查，發(fā)現(xiàn)了此前被忽視的圍繞開普勒-90旋轉(zhuǎn)的第8顆行星微弱的凌日信號。
開普勒望遠(yuǎn)鏡的觀測成果汗牛充棟，這為人類搜尋系外行星提供了大量的支撐，但是也帶來了“生產(chǎn)力”不足的困擾。前面提到，對于開普勒望遠(yuǎn)鏡所搜集到的信息，科學(xué)家們主要通過自動化軟件或人工的方式找到那些信號強的行星?！皩τ谝恍┒嘈行堑南到y(tǒng)，距離恒星過近的行星往往由于體積過小和公轉(zhuǎn)周期過快，很難被確認(rèn)。”毛新愿說。
“谷歌人工智能”的高級軟件工程師克里斯托佛·沙律首先提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對開普勒望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)進行分析。他認(rèn)為，隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的不斷升級，天文學(xué)正和其他學(xué)科一樣，慢慢陷入被海量數(shù)據(jù)淹沒的困境，于是，他對利用計算機技術(shù)搜尋系外行星產(chǎn)生了濃厚興趣。他說：“當(dāng)數(shù)據(jù)太多、人工分析難以招架之時，正是機器學(xué)習(xí)‘大顯神威’之時。”
受人腦中神經(jīng)元之間連接方式的啟發(fā)，他們的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對開普勒數(shù)據(jù)進行篩查，發(fā)現(xiàn)了此前被忽視的圍繞開普勒-90旋轉(zhuǎn)的第8顆行星微弱的凌日信號。
據(jù)毛新愿介紹，研發(fā)團隊找科學(xué)家們要了15000組開普勒觀測到、并被科學(xué)家們花了數(shù)年后確認(rèn)已經(jīng)是完全正確的信號，于是這套智能系統(tǒng)開始分析它們，從零學(xué)習(xí)如何辨別系外行星。
按照采訪時谷歌團隊技術(shù)負(fù)責(zé)人的說法：“僅僅用了兩個小時，它（人工智能）就能分析完所有的數(shù)據(jù)”。
而NASA的科學(xué)家們在用新數(shù)據(jù)對它進行考核之后說：“它的考試成績達到了96分?。?6%的正確率）”。“也就是說科學(xué)家們用他們已經(jīng)確定的研究成果來考驗自我學(xué)習(xí)過的人工智能，100道題，這套人工智能系統(tǒng)答對了96道?！泵略刚f。
隨后，科學(xué)家們把自己以前完全搞不定的數(shù)據(jù)扔給它處理，尤其是那些擁有較多行星數(shù)量的系統(tǒng)。最終在人工智能的助力之下，研究團隊最終發(fā)現(xiàn)了第八顆行星—開普勒-90i。
目前，組成開普勒-90星系的八顆行星分別是“開普勒-90b”“開普勒-90c”“開普勒-90d”“開普勒90e”“開普勒-90f”“開普勒-90g”“開普勒-90h”和最新發(fā)現(xiàn)的“開普勒-90i”。此外，人工智能還發(fā)現(xiàn)了另外一顆恒星開普勒-80星系中的最小行星“開普勒-80g”。
毛新愿說，“這次的發(fā)現(xiàn)公布已經(jīng)告訴我們，人工智能開始涉足人類最頂級的科研，而未來發(fā)射的太空望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)必然也越來越多依靠它們來分析。如果真的發(fā)現(xiàn)了外星人的微弱信號，無疑也會是人工智能最先發(fā)現(xiàn)。”（南方日報）
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