Google新發布的開源代碼現在使公眾有機會使用收集的數據來狩獵外星人行星NASA的開普勒太空望遠鏡。
開普勒空間望遠鏡如何找到系外行星
開普勒（Kepler）於2009年3月推出，通過檢測行星在其宿主恆星前面或通過時通過捕獲的亮度的微小變化來找到系外行星。
“當一個星球從地球上看到的星星前面時，該事件稱為'過境'，” NASA解釋了。 “開普勒通過在行星越過前面的恆星亮度中尋找小小的傾角來找到行星 - 我們說星球橫渡了恆星。”
到目前為止，超過2500多個已確認了超過2500多個航天器。太陽係以外的世界。
機器學習有助於檢測開普勒數據中系外行星的信號
去年，Google AI的高級軟件工程師Christopher Allue和德克薩斯大學奧斯汀分校的天文學家安德魯·范德堡（Andrew Vanderburg）使用從Google學習機器。
機器學習是計算機“學習”的人工智能的一種方法。
兩人訓練了一台計算機，以基於神經元如何在人腦中連接的方法來識別開普勒數據中弱的系外行星信號。
人工神經網絡通過開普勒數據篩選以發現弱的過境信號，最終導致發現了名為Kepler-80G和Kepler-90i的新世界。
科學家們看到了使用該技術找到一些最弱的外星世界信號的潛力，這可能為新的系外行星發現鋪平道路。
“正如我們所期望的那樣，我們存檔的開普勒數據中潛伏的發現令人興奮，等待著正確的工具或技術來發掘它們，”說美國國家航空航天局的天體物理部門總監保羅·赫茲（Paul Hertz）。 “這一發現表明，在未來幾年中，我們的數據將成為創新研究人員可用的寶庫。”
代碼現在開源並可供公眾使用
天文學愛好者不必等待很長時間才能使用該工具來搜索系外行星。 3月8日，Allue宣布他們正在發布代碼向公眾處理開普勒數據。
“我們希望此版本將證明為其他NASA任務開發類似模型的起點是有用的起點寫在Google研究博客上。 “我們正在努力改善我們的模型，現在它已經開源了，我們希望其他人也會做同樣的事情！”
