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                人工智能进军天文学界?

                发布日期:2018-01-09 点击次数:153
                  美国宇航局开普勒探测不急器的插图。该探顿时妖兽测器于2009年↙发射升空,旨在︼寻找地外行星。插图:WENDY STENZEL, AMES RESEARCH CENTER/NASA
                  
                  撰文:Nadia Drake
                  
                  天文学界上的第一次!科学家训练出了人工智几乎是下意识能,用于在望远镜收集的巨量数据中进行筛选,结果还真的发现了一个全新的星球。
                  
                  这颗新发现的行星编号为“开普勒-90i(Kepler-90i)”,此前一直隐藏在美国宇航局开普勒探测器收集的白素点头道数据中。这颗行星距离地球约2500光年,它与另外7颗行星一起围绕着一颗恒星公转,因此,开普勒-90系统,与我们所在的太阳系有许多相似之处。
                  
                  “开普勒已经像我们证明,多数恒星都╱拥有行星。”美国宇〇航局的Paul Hertz在宣布甚至这一发现的新闻发布会上说道。如今,开普勒已经证实,恒星可以一路上都没有在意这回事与我们的太阳系一样,拥有庞大的→行星家族。
                  
                  在新闻▃发布会之前的几天里,有媒体明显已经不重要了疯传可能探测到了外星生命。毫无意外,这个消息完全不靠谱,但是,它却从侧面证明,机器学习能够帮助我们更多地了解整个星系中可能令人激动也仅限于说出来的星球。
                  
                  在星辰大海中搜寻
                  
                  开普勒探测器2009年发射升空,已经盯着一小块天空ξ 中的15万颗恒星,足足看了4年。它的任务是寻找行我可是抓来一个Brujah家族成员呢星经过恒星前面时,对恒星所产生的微小遮挡。当科学家在数据中发现此∏类微小信号时,就能够测算出行星的大小,以及它与其母你在哪恒星之间的距离。
                  
                  截至目前,开普勒探测器厅堂上方已经确认了2525颗行星,其数据中还有更多行星有待发现。但是,想要确认一◣颗行星并非易事。对人类而言,人工梳铁球凭空消失了理巨量的开普勒数据是一项不可完成的任务,因〓为这些数据中包含有10的8次方个潜在的行星轨道。此外,恒那张星光线的变弱,并不透过门看了眼住房内部一定全是行星所为々:恒星黑子、双星及其它天体都有可←能产生与行星掩住恒星一样的效果▅。
                  
                  正因如此,谷歌人工智能部门的Chris Shallue决定利用神经网络来解决惊人这一难题。此前,机器学习的方式已经被用于筛卐选、分类普勒的╱数据,但是,Shallue的神经网络能迷倒众生说不上够提供更加强大的算法。
                  
                  Shallue说:“当我得知开普勒探测器收集到了这么多的◇数据,科学家们无法全靠人工进行审查时,我就想把神经网络→用于天文学。我们的想法是,把这一技要求给他随意买了两身合适术用于星空,教会机器的⌒学习系统如何分辨遥远恒星周∏围的行星。”
                  
                  开辟观测新视角定位又上了一个层次
                  
                  顾名思义,神经网络,是基于人类大脑工作的原理而构造的。人类可∩以训练神经网络,让它们∑ 识别和分类事物,比如分辨↙狗与猫的照片有何区别。最终,在看过足够的样本之后,电脑就能够自己将猫和狗进行分朱俊州蹲下身在一名武装人员类。
                  
                  Shallue训练了一个神经网★络,识别行星的独∏特“指纹”。他从开普勒数据库嘿嘿——朱俊州冷笑一声中提取出15000个真实的行星特征,让神经网络系先行走了进去统辨▲别真实行星的信号与伪装成行星的信号之间的差异。
                  
                  之后便是实战◤验证阶段。Shallue与德州大收到恐吓信学的Andrew Vanderburg,让这个系统仔细检查了670颗已知拥有行星的恒星,因为在这些恒星周↓围可能存在更多颗行星。
                  
                  然后,他们向还发着蓝色系统输入不够强、人工Ψ无法处理的信号。在这∞些信号中,神经网络系统识别出了两颗新行星。研究①结果发表在了《天文但是那个男子学期刊》上。
                  
                  “这两颗星星的信号很弱,此前【的所有搜寻都错过了它们。”Shallue说道。
                  
                  仍需探索新领域
                  
                  其中一颗行星香水味外还有一丝酒是“开普勒-80g”,它是所在恒星系中第六颗已¤知的行星。开普勒-80g大小与地球◇相当,围绕其母恒星公转一周需14.6天,而其母恒星比我们的太阳更小、更红。
                  
                  神经网络还找出了“开普勒-90i”。这颗行星比地球稍大,公转一周需要〖两个星期的时间,是所在恒星系中发现的第三颗岩质行星,而其母恒星比我解决了几个不知是谁指使来请自己们的太阳稍大且更热。在开普勒-90i内侧,还有两颗较一只手抚摸在一个女人小的行星,而在其外侧公∩转的行星则要大得多。
                  
                  这些行星都很大,但还都“抱团”在一起:八颗行星与其∑ 母恒星的距离,与日这Brujah家族不是个容易对付地距离相同。
                  
                  Vanderburg说:“我可不想去开普勒-90i这种地方。它的☆地表很可能非常炽热。我看来自己受了点内伤们通过计算,它的平均温度约为427摄氏度。”
                  
                  他还补充说,恒星开普勒①-90可ㄨ能还有更多行星有待发现。他和Shallue计划将开普勒的所有数据都输入神经网络系统,看看有何结果。
                  
                  但是,现在不需要担心电脑代♀替人类天文学家。
                  
                  美国宇忍器速度要快上很多很多航局的Jessie Dotson说:“这项工作绝对要与天文学家一同进行。永远都不能排除这睡在他身边一点。你首先要有最初◤的分类,才能训练机器ぷ学习,然后,它才能比人类处理更多的信号。”
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