人工智能的新作用？使用人工智能探测难以被发现系外行星

来自 UNIGE 以及 UniBE 大学的团队与 Disaitek 公司合作，发现一种新的系外行星探测法——实施人工智能的应用。

文自：日内瓦大学          翻译：宇宙之外是什么

至今，凌日法是大多的系外行星被探测的方法。凌日法的原理为：如果一颗行星从母恒星盘面的前方横越时，将可以观察到恒星的视觉亮度会略为下降一些，而这颗恒星变暗的数量取决于行星相对于恒星的大小。以此也可预测行星的直径。不过理论上，行星之间互相作用导致其周期性的变更，使得很多行星系统无法被探测。

正是在这种背景下，来自日内瓦大学 (UNIGE)、伯尔尼大学 (UniBE) 和瑞士 NCCR PlanetS 的天文学家团队与 Disaitek 公司合作，将人工智能 (AI) 与图像识别结合使用。他们教一台机器预测行星之间相互作用的影响，从而使迄今无法探测的系外行星被发现。开发完毕的工具可用于在地球上检测非法垃圾场和垃圾场。相关资料已发表在《天文学和天体物理学》杂志上。

凌日探测法是一个很漫长的过程。就连可用凌日探测法来探测的行星，在行星之间互相作用导致凌日现象周期性的变更的情况下，在数据中寻找较小行星的信号也可以很复杂。要解决这个困难，就必须开发能顾虑这种影响的工具。

该方法使用数据表示，其中行星（右）的存在被视为天空中的河流（左）。右图显示了恒星 Kepler-36 的测量光通量以及由 Kepler-36 b 行星引起的日食图。图片来源：© Dave Hoefler

UNIGE 科学学院和 NCCR PlanetS 天文学系的研究生，阿德里安·勒勒解释：“这就是我们想到将人工智能与图像识别结合使用的原因。”通过科技与创新平台NCCR 与 Disaitek 公司联手，该团队只要使用大量示例，就可以教导机器考虑所有参数及以诱导效应的图示来预测行星之间相互作用的影响。

有识别能力的人工神经网络

该项目中使用的人工智能类型是一种人工神经网络，其功能是确定图像中的每个像素所代表的对象。

示意图 ↓↓↓

如果把其应用于自动驾驶汽车，它能识别马路、人行道、路牌及摄像头感应到的行人。若应用于系外行星的探测，它可以确定对于恒星光度的每次测量，是否有行星从母恒星盘面的前方越过。神经网络在训练期间会通过交叉引用该恒星的所有观测值与所见配置范围来做出决定。第一次实施这种方法时，该团队竟然探测到两个先前的方法没发现的系外行星——开普勒-1705b 和 开普勒-1705c！

个人感想

随着人工智能的应用越来越广泛，人类将会跨入一个新纪元，人类对宇宙的认知将会越来越多。只要我们善用这个科技，就可造福人类，甚至能用其长补己短，而不至于像许多科幻影片里一样被它们毁灭。但是要做到这一点，我们要尊重与接受人工智能，对它给我们的劝告也不能忽视。同时要改进自己，减小我们对自然宇宙的破坏。

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