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                新機器學習算法確認50顆系外行星

                作者:admin 發布日期:2020/8/19 關注次數: 二維碼分享

                英國科學家開發出一種新的機器學習算法,已用其確認了50顆系外行星。這是天文學家首次使用機器學習技術分析潛在行星樣本,并確定哪些是真實的,哪些是“假”或假陽性,從而計算出每顆候選行星為一顆真正行星的概率。

                最新研究結果發表于《皇家天文學會月刊》上,該研究還首次對此類行星驗證技術進行了大規模比較。研究人員表示,他們的結論為未來使用多種驗證技術(包括他們的機器學習算法)統計并確認系外行星的發現提供了堅實基礎。

                目前許多系外行星調查都借助凌星法來收集大量數據。所謂凌星法指的是行星通過恒星前方時,會導致望遠鏡探測到的恒星發出的光線明顯下降,但這也可能是由于背景物體的干擾,甚至相機中的微小誤差所致,這些“假陽性”可以在行星驗證過程中篩選出來。

                華威大學物理與計算機科學系以及艾倫·圖靈研究所的研究人員構建了一種基于機器學習技術的算法,隨后使用美國國家航空航天局的開普勒和 “凌日系外行星勘探衛星(TESS)”望遠鏡任務等獲得的數千顆候選行星樣本進行訓練,接著在開普勒望遠鏡尚未確認的候選行星數據集上使用該算法,確認了50顆行星,這些行星是首批被機器學習“驗明正身”的行星。

                研究人員指出,這50顆行星大小不一,從像海王星一樣大到比地球小,公轉周期從200天到一天不等,天文學家接下來可以使用專用望遠鏡優先對它們進行進一步觀察。

                研究人員表示,該算法經過訓練效率比現有技術更高,并且可以完全自動化,非常適合分析TESS等當前調查中觀察到的數千個行星候選物,也可以成為將來用于給行星“驗明正身”的工具之一。

                文章轉自人民網,如有問題請聯系刪除。

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