据Techcrunch报道，谷歌和NASA宣布，通过机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。

一鸣网12月15日消息：AI技术如火如荼发展，各行业将其视为变革的新力量，在相关技术的落地应用中，AI开始发挥巨大的价值，近日，据Techcrunch报道，谷歌和NASA宣布，通过机器学习技术在开普勒-90系统中发现了一颗新行星。

同时，据BBC最新报道：美国宇航局近日发现了一颗遥远的恒星，由八颗行星环绕，相当于我们太阳系的结构。这也是在我们自己之外的行星系统中发现的最大的行星世界。

科学家们把神经网络应用于开普勒望远镜收集的数据中，首次发现了该系统的第八颗行星。在所有的已知行星系统中，这一发现使开普勒-90系统的已知行星数量与太阳系不相上下。

谷歌在电话会议中解释，在研究开普勒望远镜四年来的采集数据时，谷歌使用的工具实际上与识别照片中猫和狗的工具类似。

开普勒-90系统比太阳系稍大、更炽热、质量也更大，但其他许多方面均类似太阳系。开普勒-90i是该系统中最小的行星，很可能不适合生存。NASA表示，它的地表布满岩石，表面温度约426.7摄氏度。

开普勒望远镜只是在非常靠近恒星的区域搜寻周围的行星。NASA表示，未搜寻的区域很可能存在更多的行星。

为了实现这些发现，在大约20万颗星球的数据中，Google的AI技术仅筛查了670颗星就发现了两颗全新的系外行星。这意味着，如果研究更多数据，实现更多发现的可能性极高。

沙律是谷歌公司下属“谷歌人工智能”（Google AI）的高级软件工程师，他想到利用神经网络技术对开普勒望远镜的数据进行分析。他在了解到天文学正和其他学科一样，随着数据采集技术的不断升级，开始陷入被海量数据淹没，难以招架的地步之后，开始对系外行星搜寻产生浓厚兴趣并开始思考如何运用自己掌握的计算机技术知识来帮助天文学家们应对这一困境。

沙律表示：“在我的业余时间，我开始在网络上检索诸如‘运用大数据搜寻系外行星’之类的话题，然后很快注意到开普勒望远镜项目和对外公开发布的海量数据。”他说：“当数据太多，人工分析难以招架时 ，机器学习技术的用武之地就来了。”

开普勒望远镜在长达4年的运行期间收集的数据中包含有3.5万个可能的行星信号。科学家们运用自动化分析，在配合人工核对来对所有疑似信号进行判读。但在最微弱的信号面前，这样的分析方法常常会将它们遗漏掉。

他们使用此前已经经过筛选的1.5万个信号案例来训练一个计算机神经系统网络，让它学会去识别开普勒望远镜数据集中的行星掩星信号。在这一训练测试中，人工智能对于真实系外行星信号和假信号的判断正确率达到了96%以上。随后，当计算机系统已经学会了如何识别掩星信号之后，研究小组开始尝试让计算机去对那些在周围已经发现有行星存在的670颗恒星的数据再次进行分析筛查，科学家们认为这些已经被证明存在行星系统的恒星周围是最有可能存在“漏网之鱼”的地方，或许还有其他行星信号此前未能被注意到。

美国宇航局埃姆斯研究中心的开普勒望远镜项目科学家杰西·道特森（Jessie Dotson）表示：“这些结果显示出开普勒项目的持久价值。分析数据的崭新方法，比如这一工作中对使用机器学习技术的初步研究，将持续加强我们对于围绕其他恒星运行的行星系统的认识和理解。我非常确信，在这些数据中还将有更多的‘第一次’等待着我们去发现。”

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