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科研人員利用人工智能發(fā)現(xiàn)5顆行星
2024/10/22 17:25 來(lái)源：科技日?qǐng)?bào) 閱讀：1.4萬(wàn)
記者10月18日從中國(guó)科學(xué)院獲悉,，利用人工智能技術(shù),，中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)等單位的科研人員發(fā)現(xiàn)了5顆直徑小于地球的超短周期行星,。其中4顆,，是迄今為止發(fā)現(xiàn)的距其主星最近的最小行星，大小類似火星,。這是天文學(xué)家首次利用人工智能一次性完成搜尋疑似信號(hào)和識(shí)別真信號(hào)任務(wù)。相關(guān)研究成果在線發(fā)表于《皇家天文學(xué)會(huì)月報(bào)》,。
超短周期行星是指那些軌道周期小于1天的行星,，它們以極近的距離環(huán)繞其主恒星運(yùn)行，通常體積較小,、質(zhì)量較輕,，表面溫度極高。到目前為止,，天文學(xué)家共找到145顆超短周期行星,，其中只有30顆半徑小于地球半徑?！袄斫獬讨芷谛行堑南鄬?duì)豐度及其特性,，對(duì)于檢驗(yàn)理論模型至關(guān)重要。然而,，已知的超短周期行星樣本量太小,，很難精確了解它們的統(tǒng)計(jì)特征和出現(xiàn)率?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)研究員葛健說(shuō),。
此次，葛健團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新設(shè)計(jì)了一種結(jié)合GPU相位折疊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法,。利用該算法,，團(tuán)隊(duì)成功在開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡的恒星測(cè)光數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)5顆超短周期行星。
葛健說(shuō),，這項(xiàng)研究工作始于2015年,，彼時(shí)人工智能“阿爾法狗”（AlphaGo）取得重大突破，成功擊敗了圍棋界職業(yè)高手,。加上受到同事的激勵(lì)與啟發(fā),，他決定嘗試將人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于開(kāi)普勒太空望遠(yuǎn)鏡所收集的恒星測(cè)光數(shù)據(jù)，尋找傳統(tǒng)方法未能檢測(cè)到的微弱凌星信號(hào),。
經(jīng)過(guò)近10年努力,，葛健團(tuán)隊(duì)終于有了第一份收獲。葛健認(rèn)為,，要想使用人工智能在海量天文數(shù)據(jù)中“挖”到極其稀少的新發(fā)現(xiàn),，就需要?jiǎng)?chuàng)新人工智能算法，并且利用基于新發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象物理圖像特征所生成的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,，使之能快速,、準(zhǔn)確、完備地探尋到很難在傳統(tǒng)方式下找到的稀少而微弱的信號(hào),。
普林斯頓大學(xué)教授喬什·溫（Josh Winn）評(píng)論說(shuō),，超短周期行星擁有極其極端和出乎意料的特性，為人們理解行星軌道如何隨時(shí)間變化提供線索,。這項(xiàng)尋找新行星的技術(shù)成就令人印象深刻,。
“這些超短周期行星的發(fā)現(xiàn)，為行星系統(tǒng)的早期演化,、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的動(dòng)力學(xué)研究提供重要線索,，對(duì)行星形成理論研究有重大意義?！备鸾≌f(shuō),，這項(xiàng)研究為在高精度光度觀測(cè)數(shù)據(jù)中快速、高效搜尋凌星信號(hào)提供了新的研究方式,，也充分展示出人工智能在海量天文數(shù)據(jù)中探尋微弱信號(hào)的廣泛應(yīng)用潛力,。（記者 陸成寬）