尹丹
“淘寶”已經(jīng)從一個普通的購物平臺,變成了人們的一種生活方式。當(dāng)然,科技的進(jìn)步,不僅推動了我們的生活向前發(fā)展,還推動著我們對宇宙的探索向前邁進(jìn)。比如,首次“淘寶”宇宙就從NASA(美國航空航天局)的數(shù)據(jù)中淘到了50顆新行星。
雖然說行星搜尋望遠(yuǎn)鏡已經(jīng)能夠非常出色地完成人類交托的工作,它們已成功確定了太陽系外數(shù)千個候選行星的位置。但在行星搜尋望遠(yuǎn)鏡的背后,少不了數(shù)以千計的科學(xué)家們從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)一步去偽存真——確定哪顆星球是真正的行星,還是小行星、塵埃,抑或是碰巧遇上的雙子星。
NASA的凌日系外行星調(diào)查勘探衛(wèi)星望遠(yuǎn)鏡,通常以亮度下降為判定依據(jù),這意味著每當(dāng)有任何物質(zhì)經(jīng)過恒星時,望遠(yuǎn)鏡都會收集數(shù)據(jù)。雖然這樣可以保證數(shù)據(jù)收集的全面性,但是這樣收集到的行星數(shù)據(jù)會大大增加科學(xué)家去偽存真的難度。
可喜可賀的是,英國華威大學(xué)的大衛(wèi)·阿姆斯特朗領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊開發(fā)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以從NASA的舊數(shù)據(jù)中識別出系外行星,即太陽系外的行星。這種計算機(jī)學(xué)習(xí)算法可以利用人工智能觀測到大量的“候選行星”,處理一些繁重的行星確認(rèn)工作。毫無疑問,這給天文學(xué)家提供了一個有效減負(fù)、提升效率的新工具。
通常來說,天文學(xué)家有兩種方法探測系外行星。一種是徑向速度方法,它用來監(jiān)測恒星是否有行星引力引起的小反運動;第二種是依靠宿主星的亮度變化,如果一個恒星系的平面對準(zhǔn)正確,從我們的角度看,它的行星就會在恒星前面過境。通過監(jiān)測這些亮度的變化,我們可以很有把握地推斷出系外行星的存在。但是,第二種方法產(chǎn)生了大量恒星的亮度數(shù)據(jù),這就需要將計算機(jī)分析和人工推斷相結(jié)合,才能確定候選星并確認(rèn)它們的存在。
在讓人工智能學(xué)習(xí)完算法后,阿姆斯特朗領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊讓人工智能系統(tǒng)分析了一組完全未經(jīng)證實的候選行星數(shù)據(jù)。在這次嘗試中,這套人工智能系統(tǒng)從中確認(rèn)了50顆新行星,從海王星大小的氣體巨行星到比地球還小的巖石世界,無所不包。
阿姆斯特朗表示,用人工智能系統(tǒng)確認(rèn)行星,可以幫助科學(xué)家們將人力、物力用于對太空更有意義的研究,而不是把時間浪費在“假”行星上。“比起確認(rèn)哪些候選行星更有可能是真的行星,我們現(xiàn)在只能說出精確統(tǒng)計后的可能性。如果一個候選行星的假陽性概率小于1%,那么它就可以被認(rèn)定為是一顆通過驗證的行星。”他這樣解釋道。
研究人員并不是隨便打開一個開關(guān)就能讓人工智能通過數(shù)據(jù)篩選來發(fā)現(xiàn)行星,他們必須用已經(jīng)確認(rèn)的系外行星和假陽性的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這樣它才能在新的數(shù)據(jù)中識別出那些明顯的跡象。新的研究表示,在所有確認(rèn)的系外行星中,大約有三分之一是用單一的分析方法來確認(rèn)的,但這并不理想。科學(xué)家們希望新的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在檢測更多行星的過程中不斷發(fā)展,成為系外行星探索過程中的重要組成部分。
不過,阿姆斯特朗也表示,他們還需要花時間去訓(xùn)練計算機(jī)算法和機(jī)器學(xué)習(xí),一旦訓(xùn)練完成,人工智能系統(tǒng)就能被應(yīng)用到未來的候選行星篩選中。人工智能這一項技術(shù)的革新,使得航天科學(xué)家們開始了“淘寶”,并賦予了“淘寶”新的含義。