人工智能在预测系外行星生存能力方面击败天文学家

2020-02-24 15:22:43    来源:    作者:

天文学家克里斯·林(Chris Lam)和戴维·基普(David Kipping)进行的一项研究表明,人工智能为科学家提供了研究行星宜居性的新希望。他们的工作着眼于所谓的“塔图因”,并使用机器学习技术来计算此类行星存活进入稳定轨道的可能性。这项研究发表在《皇家天文学会月刊》上。

人工智能在预测系外行星生存能力方面击败天文学家

外接行星是指绕着两颗恒星而不是仅绕一颗恒星运行的行星,这很像《星球大战》系列中虚构的塔图因行星。到目前为止,已经发现了数十个这样的行星,但是很难确定它们是否可居住。

绕着两颗恒星而不是只绕四颗恒星移动会导致行星轨道发生巨大变化,这意味着它通常要么完全从系统中弹出,要么剧烈撞击到其双星中的一颗。一旦将多余的恒星投入混合,计算给定行星中哪些会发生的传统方法就变得非常复杂。

研究的主要作者,哥伦比亚大学的刚毕业的兰姆解释说:“当我们使用传统方法模拟数百万个不同轨道的可能行星时,我们发现行星被预测为稳定的,显然不稳定,反之亦然。”

为了使生命进化,行星需要生存数十亿年,因此,确定轨道是否稳定是可居住性的重要问题。这项新工作展示了即使基于牛顿的重力和运动定律的标准方法崩溃了,机器学习也可以做出准确的预测。

人工智能在预测系外行星生存能力方面击败天文学家

这项工作的主管Kipping教授说:“具有众多复杂的,相互关联的参数的分类是机器学习的理想选择。”

在创建了千万个具有不同轨道的假想的塔图因人并模拟每个人来测试稳定性之后,这个庞大的训练集被馈入了深度学习网络。在短短几个小时内,该网络就可以超越标准方法的准确性。

人工智能在预测系外行星生存能力方面击败天文学家

更多环联星运转行星看上去将NASA的行运太阳系外行星勘测卫星(TESS)任务被发现的,林希望他们帮助工作:“我们的模型可以帮助天文学家知道哪些区域是最好的搜索周边的二进制行星恒星,这将有希望帮助我们发现了新的系外行星,并更好地了解了它们的特性。”

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