谷歌Google剛剛使用機器學(xué)習(xí)來找到第一個類似于我們自己的太陽系

就像我們自己的行星一樣，這是我們的銀河系中首次有八個行星發(fā)現(xiàn)了另一個太陽系，而正是由谷歌的人工智能發(fā)現(xiàn)了它。

通過使用機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)人類無法實現(xiàn)的目標(biāo)，宇航局開普勒太空望遠(yuǎn)鏡發(fā)出的微弱信號數(shù)據(jù)已通過Google機器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行了仔細(xì)檢查，以進(jìn)行發(fā)現(xiàn)。

NASA發(fā)現(xiàn)了什么?

發(fā)現(xiàn)第八顆行星繞開遙遠(yuǎn)的星開普勒90系統(tǒng)-它位于北部天空的德拉科星座中2,545光年，這是首次發(fā)現(xiàn)另一個太陽系，其行星數(shù)量與我們的行星數(shù)量相同。擁有。開普勒90i是一顆熾熱的巖石行星，每14.4天繞其恒星運行一次，它是由德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的天文學(xué)家安德魯·范德堡(Andrew Vanderburg)和加利福尼亞山景城Google AI的高級軟件工程師克里斯托弗·沙魯(Christopher Shallue)發(fā)現(xiàn)的。

他們通過使用計算機進(jìn)行了“學(xué)習(xí)”，從而從NASA開普勒太空望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)中找到行星。報告這一發(fā)現(xiàn)的研究論文已被《天文學(xué)雜志》接受發(fā)表。

范德堡說：“開普勒90i是一顆G0星，比我們的太陽輕一些。” “它是八個行星中最小的一個，我們認(rèn)為它是巖石的，表面灼熱。”

就像我們的太陽系一樣，開普勒90系統(tǒng)中較小的行星位于恒星附近，較大的行星則位于較遠(yuǎn)的地方。“開普勒90星系統(tǒng)就像我們太陽系的迷你版。你們里面有小行星，外面有大行星，但是一切都變得越來越狹窄。”范德堡說。“在開普勒數(shù)據(jù)中，我們看到了很多–許多系統(tǒng)比我們自己的系統(tǒng)包裝得更加緊密。” 它最外層的行星開普勒90h繞著它的恒星運行的距離與地球到太陽的距離相似。

什么是開普勒?

自2009年發(fā)射以來，開普勒太空望遠(yuǎn)鏡一直圍繞太陽運行，其主要任務(wù)已經(jīng)結(jié)束。開普勒的陀螺儀在銀河系天琴座附近的夜空微小區(qū)域中發(fā)現(xiàn)了數(shù)千個系外行星后，于2014年遭到破壞?，F(xiàn)在，在第二次“ K2”任務(wù)中，開普勒在黃道沿空的計劃區(qū)域?qū)ふ蚁低庑行?。到目前為止，總共發(fā)現(xiàn)了2,525顆行星。

開普勒(Kepler)的四年數(shù)據(jù)集包含35,000多個強信號，表明可能有行星繞著遙遠(yuǎn)的恒星旋轉(zhuǎn)，研究人員已經(jīng)篩選出這些數(shù)據(jù)并將其分類為“行星”或“非行星”。但是，存檔中還包含更多弱信號，以至于無法進(jìn)行更深入的研究。提示機器學(xué)習(xí)。

什么是機器學(xué)習(xí)?

機器學(xué)習(xí)是人工智能(AI)的一個子集，涉及自動化重復(fù)性任務(wù)，實質(zhì)上是訓(xùn)練計算機識別模式并對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。典型的例子是貓和狗的照片。向計算機顯示數(shù)以百萬計的此類圖片，每個圖片歸為貓或狗，并且計算機可以學(xué)習(xí)自動識別它們。計算機創(chuàng)建像人腦一樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這只是Google所做的，盡管規(guī)模要小得多。

Google如何使用其機器學(xué)習(xí)技術(shù)?

研究人員使用了由Google生產(chǎn)的開源軟件庫TensaFlow，使用普通的臺式PC訓(xùn)練計算機模型只用了兩個小時。“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法，” Shallue解釋說。“它可以用來對輸入進(jìn)行分類，在這種情況下，來自開普勒望遠(yuǎn)鏡的信號是行星還是非行星。它是通過示例學(xué)習(xí)來實現(xiàn)的，因此我們通過提供大量帶標(biāo)簽的示例來訓(xùn)練模型，以便它可以學(xué)習(xí)使用哪種模式來決定數(shù)據(jù)是屬于一個類別還是另一個類別。”

使用過境方法檢測行星;當(dāng)望遠(yuǎn)鏡觀察到系外行星越過恒星時，該恒星會稍微變暗。開普勒記錄的光信號然后可以用于計算行星的質(zhì)量和半徑。

研究人員教計算機，以學(xué)習(xí)如何識別穿過恒星的行星的微弱信號，從而使其能夠搜索約670個已知多行星系統(tǒng)周圍的行星。Shallue說：“它學(xué)會了將實際行星造成的模式與行星以外的事物造成的模式區(qū)分開來。” “關(guān)鍵是讓計算機以身作則，而不是由人類輸入特定規(guī)則來學(xué)習(xí)。”

除了開普勒90i的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)外，在天鵝座的開普勒80系統(tǒng)中還發(fā)現(xiàn)了另一個名為開普勒80g的行星-一個地球大小的行星。

這有多令人印象深刻?

當(dāng)前，對機器學(xué)習(xí)和人工智能的興趣激增，并且由于此處使用的數(shù)據(jù)集非常小，因此意義重大，尤其是對于天文學(xué)。

Shallue說：“已標(biāo)記信號的訓(xùn)練集包含人類科學(xué)家已經(jīng)標(biāo)記的150,000個例子，這是一個很小的訓(xùn)練集–通常，我們在訓(xùn)練集中處理數(shù)百萬個例子。”

但是，所使用的過程–有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)–是最基本的過程。下一步是無監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)。

Shallue說：“另一種方法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，您沒有正確的答案，只有數(shù)據(jù)，并且要求計算機學(xué)習(xí)某些東西而沒有明確告訴他們正確的答案是什么。” “這是機器學(xué)習(xí)的激動人心且活躍的領(lǐng)域，但是迄今為止，機器學(xué)習(xí)在成功的大型應(yīng)用中都來自有監(jiān)督的方法。”

Shallue說：“我們有具體計劃來考慮開普勒主要任務(wù)中至少15萬顆恒星的數(shù)據(jù)集的提醒，”他指出，關(guān)鍵部分是可以使用機器學(xué)習(xí)來查看更多信號比人類可能合理地學(xué)習(xí)。

他說：“我們在已知已經(jīng)存在過行星的恒星周圍搜尋新的行星，因此我們知道開普勒望遠(yuǎn)鏡可以探測到它們。” “因此，當(dāng)我們轉(zhuǎn)向新的恒星時，可能會有很多沒有軌道。” 這就是過渡方法的缺點;即使有多個行星圍繞著望遠(yuǎn)鏡指向的恒星運行，也只有在行星直接經(jīng)過恒星前方時才能看到它們–這就是視線。

機器學(xué)習(xí)會改變天文學(xué)嗎?

那么機器學(xué)習(xí)會使天文學(xué)家失業(yè)嗎?“我們在這里開發(fā)的工具是使天文學(xué)家能夠發(fā)揮更大影響力，提高生產(chǎn)率的一種工具，它肯定不會替代它們，” Shallue說。“我希望這可以使人們有更多理由進(jìn)入天文學(xué)，使用像這樣的更先進(jìn)的技術(shù)。”

行星獵手接下來要做的是有史以來的首次太空全天候過境調(diào)查，即過渡系外行星調(diào)查衛(wèi)星(TESS)太空望遠(yuǎn)鏡，這項為期兩年的對200,000顆恒星的調(diào)查。預(yù)計于2018年3月推出。