沒(méi)想到，人工智能讓發(fā)現(xiàn)新行星變得如此簡(jiǎn)單。

去年12月中旬，谷歌和NASA開(kāi)創(chuàng)性的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，從已知的行星系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)系外行星。

而今日，谷歌突然宣布開(kāi)源這個(gè)叫做“獵星代碼”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這意味著任何人都可以下載其代碼和數(shù)據(jù)，并讓其在自己的機(jī)器上運(yùn)行。幸運(yùn)的話，甚至可以像NASA一樣發(fā)現(xiàn)新行星。

“獵星代碼”是何方神圣？

可能很多人已經(jīng)忘了，谷歌的這一“獵星代碼”是什么？我們先回顧下整個(gè)事件。

當(dāng)時(shí)，也就是去年12月中旬，谷歌和NASA聯(lián)手，將開(kāi)普勒望遠(yuǎn)鏡收集的行星數(shù)據(jù)投入到谷歌開(kāi)發(fā)的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過(guò)大量的訓(xùn)練，從已知的行星系統(tǒng)——開(kāi)普勒-90中，發(fā)現(xiàn)了一顆新行星，也是該系統(tǒng)的第八顆行星——開(kāi)普勒-90i。

自此，開(kāi)普勒-90系統(tǒng)中的行星數(shù)量與太陽(yáng)系齊平，均為8顆。

除此之外，谷歌還通過(guò)這一技術(shù)，發(fā)現(xiàn)了開(kāi)普勒-80系統(tǒng)中的最小行星——開(kāi)普勒-80g。也正是因?yàn)榫邆淞?ldquo;尋找及識(shí)別行星”這一功能，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱之為“獵星代碼”。它的出現(xiàn)，被認(rèn)為將極大的加快人類探索系外行星（太陽(yáng)系之外的行星）的進(jìn)程。

一個(gè)代碼，真的有這么厲害？能夠憑一己之身打破以往的系外行星探索僵局？在了解“獵星代碼”之前，我們得先知道，如何識(shí)別一個(gè)行星。

行星識(shí)別和追蹤困難重重，觀察恒星光線變化成為最實(shí)用的方法

天文學(xué)中，行星通常是指自身不發(fā)光，但會(huì)環(huán)繞著恒星的天體。想要成為行星，必須滿足以下三點(diǎn)要求：

1、必須是圍繞恒星運(yùn)轉(zhuǎn)的天體；

2、質(zhì)量必須足夠大，可以克服固體引力，達(dá)到流體靜力平衡的形狀（近于球體）；

3、必須清除軌道附近區(qū)域，公轉(zhuǎn)軌道范圍內(nèi)不能有比它更大的天體。

因此，在傳統(tǒng)的系外行星探索過(guò)程中，天文學(xué)家通常會(huì)圍繞這三點(diǎn)，去識(shí)別和追蹤可能是行星的星體，并最終作出判定。常用的方法有天體測(cè)量、直接成像法、重力微透鏡法等。

但這些方法各有優(yōu)勢(shì)也各有弊端。因此，天文學(xué)家在綜合各種探查方法的優(yōu)勢(shì)后，想到了一個(gè)新方法——通過(guò)高端望遠(yuǎn)鏡，觀察和記錄星體路過(guò)恒星時(shí)，恒星表面的光線變化及數(shù)據(jù)，以判定該星體是否符合行星標(biāo)準(zhǔn)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，當(dāng)一個(gè)星體路過(guò)恒星時(shí)，二者重合的部分的光亮就會(huì)被遮擋住，光線就會(huì)隨之變暗。更形象一點(diǎn)說(shuō)，就像日食一樣，當(dāng)月球路過(guò)太陽(yáng)時(shí)，月球就會(huì)遮擋住太陽(yáng)的部分區(qū)域光線，而我們所看到的，就是太陽(yáng)缺了一塊。

但這個(gè)方法也有一個(gè)很大的缺陷，就是并不是所有的恒星亮度變化都是因?yàn)楸荒骋粋€(gè)星體擋住了。因?yàn)殡p星系統(tǒng)、恒星黑子或者多個(gè)星體同時(shí)路過(guò)恒星都會(huì)對(duì)恒星的光線信號(hào)造成影響，甚至宇宙線打擊到空間望遠(yuǎn)鏡上所造成的儀器噪聲都有可能對(duì)其造成干擾。為此，天文學(xué)家需要對(duì)收集到的眾多光線變化數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)與篩選。

行星數(shù)據(jù)太過(guò)龐大，如何篩選數(shù)據(jù)？

由于數(shù)據(jù)太過(guò)龐大，為提高效率，天文學(xué)家設(shè)定了一個(gè)檢測(cè)截止點(diǎn)——只有信噪比超過(guò)固定閾值的數(shù)據(jù)才會(huì)被保留下來(lái)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止到目前，通過(guò)該方法被手動(dòng)檢測(cè)的信號(hào)超30000個(gè)，其中約2500個(gè)被驗(yàn)證為系外行星。

到這里，或許你會(huì)認(rèn)為，人類探測(cè)系外行星的僵局已經(jīng)被打破。那是因?yàn)槟愫雎粤?ldquo;檢測(cè)截止點(diǎn)”這一關(guān)鍵點(diǎn)。因?yàn)槲覀儾荒鼙ＷC，在這個(gè)截止點(diǎn)之外，就一定沒(méi)有行星。

但如果不設(shè)置截止點(diǎn)，我們所有檢測(cè)的數(shù)據(jù)量就極為龐大。據(jù)天文學(xué)家估計(jì)，僅銀河系，就可能包含多達(dá)4000億顆系外行星。截至2016年2月，已經(jīng)被認(rèn)定的系外行星總數(shù)為2085顆，這些行星分屬1331個(gè)行星系。

可想而知，如果想要靠人力找到所有行星，是根本不可能的。

突破“檢測(cè)截止點(diǎn)”限制，人工智能成救命稻草

谷歌表示，正是因?yàn)殚_(kāi)普勒-90i的相關(guān)信號(hào)比其他行星要弱很多，所以多年來(lái)，人類一直沒(méi)能通過(guò)傳統(tǒng)的行星識(shí)別手段找到它。

因此，為提高檢測(cè)效率及降低錯(cuò)誤率，NASA聯(lián)手谷歌，將普勒望遠(yuǎn)鏡近四年來(lái)的采集約20萬(wàn)顆星球的數(shù)據(jù)投入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用以檢測(cè)低信噪比信號(hào)及行星，讓其成為“獵星代碼”。

據(jù)悉，“獵星代碼”是由Google Brain（Google內(nèi)部深度學(xué)習(xí)人工智能研究項(xiàng)目）和UT Austin大學(xué)的Andrew Vanderburg（一位著名的天體物理學(xué)家，專注于研究系外行星探測(cè)）合作開(kāi)發(fā)的。

就像所有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型一樣，這個(gè)模型也需要訓(xùn)練集。幸運(yùn)的是，如前面所述，天文學(xué)家們已經(jīng)人工手動(dòng)檢測(cè)和分類過(guò)了30000個(gè)Kepler信號(hào)。Google團(tuán)隊(duì)將其中一半的數(shù)據(jù)拿出來(lái)用作訓(xùn)練，其中有3500個(gè)信號(hào)經(jīng)過(guò)驗(yàn)證后，被列為行星或行星候選者。

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效性應(yīng)該不用再多做贅述了。據(jù)谷歌方面介紹，研究人員為“獵星代碼”設(shè)置了遠(yuǎn)低于原本檢測(cè)點(diǎn)的信噪比閾值，且僅在篩查了670顆星球數(shù)據(jù)后，就發(fā)現(xiàn)了兩顆全新的系外行星。當(dāng)然，在降低闕值后，有大量的虛假信號(hào)，但我們卻也因此大大降低了誤判率。

最后

宇宙中的行星太多，谷歌選擇開(kāi)源“獵星代碼”，或許是希望集眾人之力，盡快將這些行星找出來(lái)。

按照國(guó)際慣例，個(gè)人發(fā)現(xiàn)小行星后，是能夠以個(gè)人名義為其命名的。但為行星命名，必須通過(guò)IAU大會(huì)討論后才能確定。但我們可以期待一下，如果因?yàn)?ldquo;獵星代碼”發(fā)現(xiàn)的行星數(shù)量極為龐大時(shí)，或許，我們就可以擁有一顆自己的行星，并為其命名，比如，鎂客星。

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