来源： 时间：2023-02-02 12:35:14
最近，通过望远镜或来自不同任务的数据，在深空发现了多个行星。在不浪费太多时间的情况下，可以通过分析以前任务的数据来确认大量的行星。英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗领导了一个研究小组，该小组能够形成一种算法（人工智能），有效地将哪个是行星、小故障或小行星等等。
研究人员利用美国宇航局的凌日系外行星勘测卫星对数据进行了研究。简单地说，亮度的下降表明有东西正从恒星旁边经过。它不一定是一颗行星，但它有助于缩小搜索范围。这导致研究小组创建了一种机器学习算法，应用于美国宇航局的开普勒任务，能够将行星与其他天体区分开来。该算法是一个重大突破，因为人工智能能够确认多达50颗行星。
阿姆斯特朗在8月25日沃里克的一份新闻稿中说：“我们开发的算法让我们可以让50个候选行星跨过行星验证的门槛，将它们升级为真正的行星。”
这将帮助科学家将他们的资源和时间集中在已确认的行星上，而不是浪费时间试图用迄今为止使用的更长的方法来识别新的行星。这也将帮助他们对可以拥有类似地球大气层的行星进行排序。
“我们现在可以说出精确的统计可能性是多少，而不是说哪些候选行星更有可能是行星。如果候选人出现假阳性的可能性不到1%，它就被认为是一个有效的星球，“阿姆斯特朗说。
尽管取得了突破，但该算法仍处于早期阶段。然而，它将进一步用于从TESS和欧空局计划的柏拉图任务等项目中收集的大量数据。
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阿姆斯特朗说：“我们仍然需要花时间训练算法，但一旦完成，将其应用于未来的候选人就变得容易得多。”“你也可以结合新的发现来逐步改进它.”
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