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佐治亞大學(xué)新研究表明人工智能可以用來發(fā)現(xiàn)太陽系以外的行星

時(shí)間：2025-11-24 09:31:07 來源：網(wǎng)絡(luò)整理編輯：時(shí)尚

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高角度分辨率項(xiàng)目DSHARP）的磁盤子結(jié)構(gòu)。Credit: University of Georgia神秘的地球uux.cn）據(jù)美國物理學(xué)家組織網(wǎng)by Alan Flurry, University 深圳同城約炮（電話微信156-8194-*7106）提供頂級外圍優(yōu)質(zhì)資源，可滿足你的一切要求

佐治亞大學(xué)新研究表明人工智能可以用來發(fā)現(xiàn)太陽系以外的佐治智行星

高角度分辨率項(xiàng)目（DSHARP）的磁盤子結(jié)構(gòu)。Credit: University of Georgia
（神秘的亞大研究地球uux.cn）據(jù)美國物理學(xué)家組織網(wǎng)（by Alan Flurry, University of Georgia）：佐治亞大學(xué)的新研究表明，人工智能可以用來發(fā)現(xiàn)太陽系以外的學(xué)新系外星深圳同城約炮（電話微信156-8194-*7106）提供頂級外圍優(yōu)質(zhì)資源，可滿足你的一切要求行星。最近的表明研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)可以用來發(fā)現(xiàn)系外行星，人工這一信息可以重塑科學(xué)家如何探測和識別離地球很遠(yuǎn)的可用新行星。
“這項(xiàng)研究的發(fā)現(xiàn)一個(gè)新奇之處是分析行星仍在形成的環(huán)境，”該研究的太陽主要作者、UGA富蘭克林藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院物理與天文學(xué)系博士生杰森·特里（Jason Terry）說。佐治智“機(jī)器學(xué)習(xí)很少應(yīng)用于我們以前使用的亞大研究數(shù)據(jù)類型，特別是學(xué)新系外星深圳同城約炮（電話微信156-8194-*7106）提供頂級外圍優(yōu)質(zhì)資源，可滿足你的一切要求用于觀察仍在積極形成行星的系統(tǒng)。”
第一顆系外行星是表明在1992年發(fā)現(xiàn)的，雖然已知存在5000多顆，人工但這些行星是可用科學(xué)家最容易發(fā)現(xiàn)的行星之一。由于兩個(gè)主要原因，發(fā)現(xiàn)很難看到處于形成階段的外行星。它們距離地球太遠(yuǎn)，通常距離地球幾百光年，它們形成的圓盤非常厚，比地球到太陽的距離還要厚。數(shù)據(jù)表明，這些行星往往位于這些圓盤的中間，傳遞著行星噴出的塵埃和氣體的特征。
研究表明，人工智能可以幫助科學(xué)家克服這些困難。
“這是一個(gè)非常令人興奮的概念證明，”天體物理學(xué)助理教授、外行星和行星形成研究小組的首席研究員、該研究的共同作者卡桑德拉·霍爾說。“這里的力量在于，我們專門使用計(jì)算機(jī)模擬生成的合成望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這種人工智能，然后將其應(yīng)用到真實(shí)的望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)中。這在我們的領(lǐng)域中是前所未有的，并為詹姆斯·韋伯望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)滾滾而來的大量發(fā)現(xiàn)鋪平了道路。”
美國宇航局于2021發(fā)射的詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡開創(chuàng)了紅外天文學(xué)的新水平，為科學(xué)家們帶來了令人驚嘆的新圖像和大量數(shù)據(jù)，以供分析。這只是該機(jī)構(gòu)尋找系外行星的最新一次嘗試，這些行星在銀河系中分布不均。
Nancy Grace Roman天文臺是一臺2.4米的觀測望遠(yuǎn)鏡，計(jì)劃于2027年發(fā)射，將尋找暗能量和系外行星，這將是下一次在能力和信息和數(shù)據(jù)傳遞方面的重大擴(kuò)展，以便為生命梳理宇宙。
韋伯望遠(yuǎn)鏡為科學(xué)家提供了以極其明亮、高分辨率觀察系外行星系統(tǒng)的能力，而形成環(huán)境本身是他們確定最終太陽系時(shí)非常感興趣的主題。
特里說：“獲得好數(shù)據(jù)的潛力正在爆炸，因此這是一個(gè)非常令人興奮的時(shí)期。”。
新的分析工具至關(guān)重要
迫切需要下一代分析工具來迎接這一高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，因此科學(xué)家可以將更多的時(shí)間花在理論解釋上，而不是仔細(xì)梳理數(shù)據(jù)并試圖找到微小的簽名。
特里說：“從某種意義上說，我們只是做了一個(gè)更好的人。”。“在很大程度上，我們分析這些數(shù)據(jù)的方式是，你有幾十張、幾百張?zhí)囟ù疟P的圖像，你只需仔細(xì)查看并問‘這是擺動嗎？’然后進(jìn)行十幾次模擬，看看這是不是擺動，……很容易忽略它們，它們真的很小，這取決于清潔，因此，這種方法是一種，非常快，二是，它的精度可以得到人類想要的行星小姐。”
特里說，這就是機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，它可以提高人類節(jié)省時(shí)間和金錢的能力，并有效地指導(dǎo)科學(xué)時(shí)間、投資和新提案。
“在科學(xué)界，尤其是天文學(xué)界，對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能仍然持懷疑態(tài)度，對它是一個(gè)黑匣子，你有數(shù)億個(gè)參數(shù)，不知怎么你就得到了答案，這是一種有效的批評。但我們認(rèn)為，在這項(xiàng)工作中，我們已經(jīng)非常有力地證明了機(jī)器學(xué)習(xí)能夠勝任這項(xiàng)任務(wù)。你可以就解釋進(jìn)行爭論。但在這項(xiàng)研究中我們有非常具體的結(jié)果證明了這種方法的威力。"
研究團(tuán)隊(duì)的工作旨在為未來在觀測數(shù)據(jù)上的應(yīng)用奠定具體基礎(chǔ)，通過使用模擬觀測來證明該方法的有效性。
這項(xiàng)研究發(fā)表在《天體物理學(xué)雜志》上。

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