NASA和Google聯(lián)合宣布：谷歌的人工智能和開(kāi)普勒天文望遠(yuǎn)鏡共同了發(fā)現(xiàn)「第二個(gè)太陽(yáng)系」 ，AI在這其中發(fā)揮了怎樣的作用？

NASA的科學(xué)家利用AI系統(tǒng)的強(qiáng)大計(jì)算能力對(duì)開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡獲取的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化篩選，并在已經(jīng)歸檔的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)此前在進(jìn)行人工分析時(shí)被忽略的微弱異常信號(hào)，最終證明這是恒星開(kāi)普勒-90周?chē)嬖诘牡诎祟w行星。

簡(jiǎn)單的說(shuō)，Google的AI技術(shù)提高了對(duì)開(kāi)普勒數(shù)據(jù)的分析效率。通俗的講，google的AI讓處理數(shù)據(jù)的能力更加智能化和高效了，就好比以前的計(jì)算機(jī)提高了人腦的計(jì)算效率一樣。

那么，這項(xiàng)技術(shù)的神秘面紗是什么？開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡所收集的數(shù)據(jù)又是什么呢？這項(xiàng)技術(shù)為何能高效處理這些數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)“第二個(gè)太陽(yáng)系”的呢？

首先我們來(lái)回答第一個(gè)問(wèn)題——谷歌的這項(xiàng)AI技術(shù)是什么？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)筑理念是受到生物（人或其他動(dòng)物）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的運(yùn)作啟發(fā)而產(chǎn)生的人工智能技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被用于解決各種各樣的問(wèn)題，這些問(wèn)題都是很難被傳統(tǒng)基于規(guī)則的編程所解決的，例如機(jī)器視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別。神經(jīng)元在通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算后將相關(guān)信息傳遞給下一級(jí)的神經(jīng)元進(jìn)行繼續(xù)處理，以此類(lèi)推。通過(guò)這種方式，計(jì)算機(jī)可以學(xué)會(huì)識(shí)別貓貓狗狗。當(dāng)然，通過(guò)學(xué)習(xí)開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡的光線(xiàn)信號(hào)，也可以用來(lái)識(shí)別地外行星。

第二個(gè)問(wèn)題——開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡所收集的數(shù)據(jù)是什么？

先來(lái)了解地外行星偵測(cè)法——凌日法。如果一顆行星從母恒星盤(pán)面的前方橫越時(shí)，將可以觀察到恒星的視覺(jué)亮度會(huì)略微下降一些，這顆恒星變暗的程度取決于行星相對(duì)于恒星的大小。開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡使用的就是凌日法，望遠(yuǎn)鏡在長(zhǎng)時(shí)間里對(duì)超過(guò)十萬(wàn)顆恒星進(jìn)行監(jiān)視，掃描并記錄每一顆恒星在不同位置的亮度變化。這種呈U形的明暗信號(hào)變化模式通過(guò)白色的線(xiàn)條來(lái)表示。下圖中藍(lán)色的點(diǎn)狀分布，正是 NASA 在分析這些光變曲線(xiàn)后，得出“開(kāi)普勒天體”的數(shù)據(jù)。

第三個(gè)問(wèn)題——這項(xiàng)技術(shù)為何能高效處理這些數(shù)據(jù)以此來(lái)發(fā)現(xiàn)“第二個(gè)太陽(yáng)系”？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是科學(xué)家讓電腦學(xué)會(huì)了辨認(rèn)行星的特征。

過(guò)往，天文學(xué)家尋找系外行星的主要途徑是通過(guò)自動(dòng)化軟件（使用的是特定編程，不具備AI的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)）或人工來(lái)對(duì)大量產(chǎn)生于開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。過(guò)去四年，開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡每 30 分鐘拍攝一張照片，創(chuàng)造了約 140 億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。這 140 億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)可以轉(zhuǎn)化為大約 2 萬(wàn)億個(gè)可能的行星軌道！對(duì)于計(jì)算能力最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，這樣的分析也是一個(gè)浩大的工程，而且會(huì)非常耗時(shí)。為了讓這樣的分析過(guò)程更快更有效，研究人員們轉(zhuǎn)向了機(jī)器學(xué)習(xí)。

研究人員通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)了識(shí)別行星從恒星前方橫越時(shí)產(chǎn)生的微弱信號(hào)（注意：先前的技術(shù)是不能讓“計(jì)算機(jī)自己”識(shí)別這些信號(hào)的，需配合人的操作才行，這樣先前的工作效率就低了很多）。

在使用這種技術(shù)對(duì)已知的 670 個(gè)多行星系統(tǒng)的掃描過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)了行星開(kāi)普勒 90i——恒星開(kāi)普勒-90周?chē)l(fā)現(xiàn)的第8顆行星（位于第六軌道）。至此，人類(lèi)在太陽(yáng)系外發(fā)現(xiàn)第一個(gè)由8個(gè)行星構(gòu)成的行星系，也就是第二個(gè)太陽(yáng)系。（下圖上面一排是“第二個(gè)太陽(yáng)系”，下面一排是我們的太陽(yáng)系）。

實(shí)際上：Google已經(jīng)開(kāi)始將這套AI用在開(kāi)普勒觀測(cè)到的15萬(wàn)顆恒星數(shù)據(jù)上。下圖中橙色區(qū)域?yàn)榇舜我呀?jīng)探索的區(qū)域，而廣闊的未被探索區(qū)域（藍(lán)色）中有可能還有大量的行星未被發(fā)現(xiàn)，預(yù)計(jì)不久之后又會(huì)有新的消息曝出，說(shuō)不定會(huì)發(fā)現(xiàn)類(lèi)似地球的行星，更多的“太陽(yáng)系”。

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