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丁香五月花 期骗东说念主工智能搜寻识别 天体裁家发现类太阳恒星周围最近最小行星

         发布日期:2024-10-15 09:46    点击次数:195

丁香五月花 期骗东说念主工智能搜寻识别 天体裁家发现类太阳恒星周围最近最小行星

中新网北京10月14日电(记者孙自法郑莹莹)自从超短周期系生人星于2011年在开普勒(Kepler)天外千里镜测光数据中初度被发现以来丁香五月花,这些新发现给行星酿成表面带来专有机遇和挑战,也促使天体裁家重新注视和完善现存的行星系统酿成和演化模子,关系询查阐明备受珍摄。

来自中国科学院的最新讯息说,中国科学院上海天文台葛健询查员率领的国外团队篡改一种深度学习算法,在开普勒天外千里镜2017年开释的恒星测光数据中,询查发现5颗直径小于地球、轨说念周期短于1天的超短周期行星,其中4颗是迄今发现的距其类太阳主星最近的最小行星,大小肖似火星。

新发现的肖似火星大小的超短周期系生人星的艺术思象图。石琰/制图

这项遑急天文询查后果,是天体裁家初度期骗东说念主工智能一次性完成搜寻疑似信号和识别真信号的任务,后果论文近日在国外专科学术期刊《皇家天体裁会月报》上发表。

新算法有哪些上风

葛健先容说,过程抓续悉力和篡改,询查团队到手竖立出衔接图形解决器(GPU)相位折叠和卷积神经集中的深度学习的新算法。该算法比现在国外爽朗行算法搜寻速率升迁约15倍,检测准确度和完备度各升迁约7%,显赫升迁了凌星信号搜索速率、精度和完备度,展现出新的深度学习算法在搜寻幽微凌星信号的上风。

本次询查中,新算法到手应用于开普勒天外千里镜数据蚁合,并识别出编号分散为Kepler—158d、Kepler—963c、Kepler—879c、Kepler—1489c和Kepler—2003b这5颗新的超短周期行星。

其中,Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—963c,在迄今发现的最小超短周期行星中丁香五月花,分散位列第一、第二、第三和第五;Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—2003b是最接近其主星的袖珍行星,其轨说念半径在5个恒星半径以内。

后果有何遑急敬爱

询查团队合计,最新询查发现的火星大小的行星提供了愈加各种化的系生人星样本,为分解超短周期行星酿成机制提供新陈迹。这些超短周期行星的存在,为行星系统的早期演化、行星—行星相互作用以及恒星—行星相互作用的能源学(包括潮汐力和大气侵蚀)询查奠定遑急基础,对行星酿成表面询查有紧要敬爱。

该询查后果还为在高精度光度不雅测数据中快速、高效搜寻凌星信号提供新的询查表情,也充分泄漏东说念主工智能在天文海量数据中探寻幽微信号的往常应用后劲和远景。

已知行星半径和行星轨说念半长轴分散以及5个新发现的超短周期行星(红点)。中国科学院上海天文台/供图

葛健暗意,本次询查责任的冲破性发现是东说念主工智能在天文大数据限制应用的一个里程碑,要思使用东说念主工智能在海量的天文数据中“挖”到极其襄理的新发现,就需要发展篡改的东说念主工智能算法。同期,需要依据新发现表象的物理图像特征生成的多数的东说念主工数据集作念老师,使之能快速、准确、完备地探寻到这些很难在传统表情下找到的襄理而幽微的信号。

普林斯顿大学天体物理学家乔什·温(JoshWinn)诠释驳倒称,超短周期行星(或称“熔岩天下”)领有极其极点和出乎预思的特质,为东说念主们分解行星轨说念如何随时刻变化提供陈迹。他原以为开普勒数据中的凌星信号照旧被“挖掘殆尽”,不会再有其他行星发现,听到这些新的潜在行星的讯息相等首肯,并对这项寻找新行星的技艺配置印象长远。

东说念主工智能如何助力

询查团队指出,超短周期行星在类太阳恒星的发生率很低,只须粗略0.5%,经常半径小于2倍地球半径,或在超热木星的情况下,大于10倍地球半径。到现在法规,天体裁家统统只找到145颗超短周期行星,其中只须30颗半径小于地球半径。

分解超短周期行星的相对丰渡过头特质关于磨练表面模子至关遑急。然而,已知的超短周期行星样本量太小,它们的统计特征和出现率很难精准了解。

本次询查发现的行星半径小于1.5倍地球半径与5个新发现的超短周期行星(红圈标志)。中国科学院上海天文台/供图

葛健说,此次询查责任信得过肇始时刻是2015年,以前的东说念主工智能AlphaGo刚得到击败围棋界奇迹能手的紧要冲破。他受佛罗里达大学计较机系共事李晓林诠释的激发和启发,决定试图把东说念主工智能的深度学习应用在开普勒天外千里镜开释的测光数据中,寻找使用传统门径没能找到的幽微凌星信号。“庆幸的是过程近10年的悉力,咱们终于有了第一份收货”。

小黑屋 调教

本项询查野心的在GPU上并行化的快速折叠算法,不错提上下信噪比的凌星信号,从而完竣高精度快速搜索。该算法中的卷积神经集中架构由19层神经集中构成,但由于已知的凌星信号确凿样本太少,没法有用、精准老师神经集中。

基于此,询查团队凭据凌星信号图像的物理特征篡改野心和生成各种可能的凌星信号丁香五月花,然后在加入200万个期骗开普勒天外千里镜确凿光变数据东说念主工合成的光变弧线上进行老师。老师后的神经集中再应用在开普勒天外千里镜的数据蚁合,并和GPU快速折叠算法全部使用搜寻数据中的超短周期侮星信号,最终匡助团队发现5颗半径很小的超短周期系生人星。(完)



 
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