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谷歌联合多所大学使用深度学习技术发现2颗系外行星

本文摘要:据美国科技媒体VentureBeat报导,谷歌和多所大学的研究人员用于AstroNetK2卷积神经网络找到了两颗系由外行星(太阳系以外的行星),另外还有14个疑为系由外行星的天体。这项声明的基础是去年由哈佛大学天体物理学家安德鲁·范德伯格(AndrewVanderburg)和谷歌人工智能专家克里斯·沙鲁(ChrisShallue)联合公开发表的一项研究。他们当时利用机器学习算法来检验开普勒天文望远镜的数据,找寻各种天体。

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据美国科技媒体VentureBeat报导,谷歌和多所大学的研究人员用于AstroNetK2卷积神经网络找到了两颗系由外行星(太阳系以外的行星),另外还有14个疑为系由外行星的天体。这项声明的基础是去年由哈佛大学天体物理学家安德鲁·范德伯格(AndrewVanderburg)和谷歌人工智能专家克里斯·沙鲁(ChrisShallue)联合公开发表的一项研究。他们当时利用机器学习算法来检验开普勒天文望远镜的数据,找寻各种天体。

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谷歌后来把用于开普勒的数据训练过的系外行星搜寻源代码放在GitHub上。开普勒天文望远镜于2009年启动运营,最初四年用作研究有可能像地球一样的行星。它仔细观察了多达20万颗天体,但由于机械故障,造成其无法对焦于某一片天空,使得数据十分集中。这台望远镜也在去年月除役。

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为了解决这种挑战,研究人员共计搜集了3万张有特点的图片,其中有2.2万张用作训练半监督式人工智能系统。AstroNetK2应用于测试数据库时的准确率超过98%。

谷歌大脑团队、加州大学伯克利分校天文系、德克萨斯大学奥斯汀分校天文系,以及哈佛·史密森天体研究中心联合公开发表了这篇论文。


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