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查账:英媒:NASA借助新学习算法发现301颗系外行星

查账:英媒:NASA借助新学习算法发现301颗系外行星

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参考消息网11月28日报道 据英国《每日邮报》网站11月24日报道,美国国家航空航天局(NASA)说,借助一种新的深度学习算法,又确认发现了301颗系外行星。全文摘编如下:

ExoMiner深度神经网络帮助发现了这些系外行星。该网络是利用NASA的开普勒太空望远镜及其后续K2任务的数据创建的。它使用了NASA的“普勒阿得斯”超级计算机,能够辨别出真正的系外行星与“误报”的系外行星之间的差异。

加上新确认的这些围绕着宇宙中遥远恒星运转的行星,人类确认的系外行星总数达到了4870颗。

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研究报告作者之一、NASA艾姆斯研究中心系外行星科学家乔恩·詹金斯在一份声明中说:“与其他探测系外行星的机器学习程序不同,ExoMiner并不是一个黑匣子——它认定某个天体是不是行星的理由并不神秘。”

詹金斯表示:“我们很容易解释数据中的哪些特征导致ExoMiner否定或确认一颗行星。”

在这项研究中,ExoMiner使用开普勒望远镜档案中的数据集,从大量候选对象中发现了301颗行星。

这些候选对象经过了开普勒科学运行中心的验证,并由开普勒科学办公室提升至行星候选状态。

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