来源： 时间：2022-11-04 09:35:10
科学家利用人工智能 (AI) 在开普勒太空望远镜收集的数据中发现了另外两个隐藏的行星。
该技术显示了识别许多传统方法无法捕获的其他行星的希望。
美国德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员创建了一种算法，该算法对开普勒获取的数据进行筛选，以找出传统行星狩猎方法遗漏的信号。
《天文学杂志》中描述的这一过程应该有助于天文学家在开普勒数据中找到更多遗漏的行星。
UT Austin的安德鲁·范德堡 (Andrew Vanderburg) 说: “使用K2数据更具挑战性，因为航天器一直在移动。”
这种变化是在机械故障之后发生的。尽管任务计划者找到了解决方法，但航天器却留下了AI必须考虑的摆动。
开普勒和K2任务已经在其他恒星周围发现了数千颗行星，等待确认的候选者数量相等。
研究人员说，这两颗行星都是K2中发现的行星的典型特征。
“它们离它们的主星很近，轨道周期很短，而且很热。它们比地球稍大，”领导这项研究的安妮·达蒂洛 (Anne Dattilo) 说。
在这两颗行星中，一颗被称为K2-293b，并在水瓶座中绕一颗1,300光年远的恒星运行。K2-294b，另一颗环绕着1,230光年远的恒星，也位于水瓶座。
一旦研究小组使用他们的算法找到了这些行星，他们随后使用地面望远镜研究了宿主恒星，以确认行星是真实的。
这些观测是用亚利桑那州史密森学会惠普尔天文台的1.5米望远镜和夏威夷双子座天文台的吉列特望远镜完成的。
寻找隐藏在数据集中的行星的人工智能概念的未来看起来是光明的。目前的算法可用于探测整个K2数据集，Dattilo说-大约300,000颗恒星。
该方法也可以应用于2018年4月年发射的开普勒的后续行星狩猎任务TESS。开普勒的任务于当年晚些时候结束。
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