研究人员使用人工智能发现太阳系外的新行星

佐治亚大学的一个研究小组已经证实了太阳系外一颗以前未知的行星的证据，他们使用机器学习工具来探测它。

该团队最近的一项研究表明，机器学习可以通过观察原行星盘(新形成的恒星周围的气体)来正确确定系外行星是否存在。

新发表在《天体物理学杂志》上的研究结果代表了使用机器学习来识别以前被忽视的系外行星的第一步。

“我们使用传统技术确认了这颗行星，但我们的模型指导我们运行这些模拟，并向我们展示了行星可能在哪里，”UGA富兰克林艺术与科学学院物理与天文学系博士生Jason Terry说。

“当我们将我们的模型应用于一组较早的观测结果时，他们发现了一个尽管已经被分析过但不知道有行星的圆盘。像以前的发现一样，我们对圆盘进行了模拟，发现一颗行星可以重新创建观测结果。

根据特里的说法，这些模型暗示了一颗行星的存在，由几张图像表示，这些图像强烈突出了圆盘的一个特定区域，结果证明该区域具有行星的特征标志 - 行星附近气体速度的异常偏差。

“这是一个令人难以置信的令人兴奋的概念证明。我们从以前的工作中知道，我们可以使用机器学习来寻找已知的正在形成的系外行星，“计算天体物理学助理教授兼UGA系外行星和行星形成研究小组的首席研究员Cassandra Hall说。“现在，我们确信我们可以用它来做出全新的发现。

这一发现突显了机器学习如何能够增强科学家的工作，利用人工智能作为一种附加工具，提高研究人员的准确性，并在从事调查深海外太空等广泛工作时更有效地节省他们的时间。

这些模型能够检测到人们已经分析过的数据中的信号;他们发现了以前未被发现的东西。

“这表明我们的模型 - 以及一般的机器学习 - 能够快速准确地识别人们可能错过的重要信息。这有可能大大加快分析和随后的理论见解，“特里说。“分析整个目录并找到特定地点新行星的有力证据只需要大约一个小时，因此我们认为随着我们的数据集变得更大，这些类型的技术将占有重要地位。

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