我們的太陽係不再是大多數已知的行星旋轉恆星的唯一唱片。
一種通過從行星打開開普勒太空望遠鏡的數據篩選的人工智能算法，發現了一個以前被忽視的行星旋轉開普勒90的行星，這使其成為託管八個行星已知的太陽以外的第一顆恆星。這個發現，在美國宇航局的電話會議上宣布12月14日表明，用於翻譯文本和識別聲音的巧妙計算機代碼也可以幫助發現奇怪的新世界。
該發現也在接受的論文中報導天文雜誌，還可以幫助天文學家更好地了解我們銀河系的行星人群。 “找到具有很多行星的系統是測試行星形成和進化論理論的一種真正整潔的方式，”加利福尼亞山景城Seti研究所的天文學家傑夫·科夫林（Jeff Coughlin）和加利福尼亞州莫菲特菲爾德（Moffet）的NASA Ames Research Center說。
Kepler 90是一顆陽光，在Draco星座中距地球約2500光年。開普勒90年代的行星家族的最新成員是一個岩石星球，比地球大約30％，稱為開普勒90i。它也是太陽的第三行星，但估計的表面溫度高於400°攝氏度，可能是不可居住的。
故事繼續以下圖形
該系統中的七個先前已知的行星從開普勒90i等小型岩石世界到天然氣巨頭，它們都比地球更靠近他們的恆星。德克薩斯大學奧斯汀分校的天文學家安德魯·范德堡（Andrew Vanderburg）在電話會議上說：“開普勒90有可能擁有更多的行星。” “開普勒90系統中有很多未開發的房地產。”
天文學家有確定了2300多個新星球在開普勒數據中，當行星在其前面經過時，通過在恆星的亮度中搜索微小的傾角。開普勒收集了太多的數據，以至於任何人都無法手工瀏覽所有數據，因此人類或計算機程序通常僅驗證一堆最有希望的信號。這意味著，產生較弱光的世界（例如開普勒90i）可以通過。加利福尼亞州山景城的Google的軟件工程師Vanderburg和Christopher Shallue設計了一種稱為神經網絡的計算機代碼，該代碼模仿了人類大腦處理信息的方式，以尋找這種被忽視的系外行星。
微妙的信號
當行星在其恆星前面越過時，開普勒看到了星光的小傾角（如白線所示）。但是，如果該信號很弱 - 就像開普勒90i（藍色點）產生的光讀數一樣，很難與毫無意義的噪聲區分開。
Coughlin解釋說，研究人員以前通過用硬編碼程序自動化開普勒數據分析，該程序具有有關如何檢測真正的系外行星信號的規則。在這裡，范德堡（Vanderburg and Allue）提供了10,000多個開普勒信號，這些信號被人類科學家標記為外部行星或非外界信號。通過研究這些示例，神經網絡自行學習了系外行星的光信號的樣子，然後可以在以前看不見的信號中挑選外科行星的特徵。
訓練有素的神經網絡檢查了已知的670個星系，可容納多個行星，以查看以前的搜索是否錯過了任何東西。它發現了Kepler 90i，以及在Star Kepler 80周圍的第六個地球大小的行星。這一壯舉標誌著NASA Ames Research Center在Teleconference上的Ames Research Center的天體物理學家Jessie Dotson說，這項壯舉是Kepler Data中的神經網絡計劃首次成功地確定了開普勒數據中的新系外行星。
范德堡（Vanderburg）和Allue現在計劃將其神經網絡應用於開普勒（Kepler）在15萬星上的全部數據庫，以查看它可能會出現的其他未識別的系外行星。
Coughlin還對使用人工智能評估未來系外行星搜索任務的數據的前景感到興奮，例如NASA的Tess衛星將於明年推出。他說：“熱門歌曲將繼續前進。”擁有自學成才的計算機程序可以幫助人類通過數據暢通，可以大大加快科學發現的速度。
緊密聯繫
開普勒90太陽能係統就像我們自己的束縛的版本：小岩石行星最緊密地擁抱恆星，而較大的行星卻懸掛著。但是，如這裡所示，所有八個行星的軌道都比地球更靠近他們的恆星。
