這個AI演算法剛剛透過NASA龐大的資料集發現了50個新的系外行星

人工智慧 (AI) 演算法最近在分析 NASA 的大量天文學數據後發現了 50 顆新行星的存在。這立即成為天文學研究界的熱門新聞，標誌著人工智慧系統首次參與尋找太陽系外新行星的任務。

事實上，美國太空總署的開普勒和TESS（歐空局）等太空望遠鏡系統收集的太空觀測數據相當豐富，包含了大量與系外行星相關的有用信息，這些信息從未為人所知。然而，這意味著科學家必須篩選和分析大量數據來確認哪些行星是真實的、哪些是假訊號，而準確性並不太高。

為了解決這個困難，最優化的解決方案是利用人工智慧系統的幫助，特別是機器學習演算法，其優勢在於自動學習的能力，並隨著時間的推移提高效能和準確性。

人工智慧演算法可以幫助高精度識別新的系外行星

英國華威大學大衛阿姆斯壯教授領導的研究團隊成功開發了一種基於機器學習技術的演算法，該演算法使用身份特徵、真實行星以及來自 NASA 望遠鏡系統的虛假訊號的經過驗證的數據進行訓練。

這些望遠鏡系統捕捉到從恆星前方經過的行星的特徵。這條路徑在來自恆星的光線中產生了獨特的特徵。然而，上述效應也可能是由雙星系統、或其他物體的干擾、甚至鏡頭問題所引起的。華威大學研究團隊的人工智慧系統經過訓練，能夠將上述「誤報」訊號與真實行星的觀測結果區分開來。

訓練完成後，演算法就被投入測試，分析一組未經證實的系外行星候選者。在第一次測試中，演算法識別出了 50 個新行星，包括大到海王星的行星，小到像地球的行星。所有這些都達到了幾乎絕對的準確性。

研究人員表示，該人工智慧系統的分析性能明顯快於現有技術，並且可以完全自動完成整個驗證過程。

未來，此類AI演算法必將成為全球天文研究中心新的系外行星搜尋任務的「核心力量」。

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