人工智慧打敗天文學家預測系外行星的生存能力

來自專欄 博科園

在天文學家克里斯·林和大衛·基平的一項研究中，人工智慧為科學家研究行星的可居住性提供了新的希望。他們的研究工作著眼於所謂的「塔圖因」，並利用機器學習技術來計算這些行星在穩定軌道中生存的可能性。這項研究發表在《皇家天文學會月刊》上。環繞雙星的行星是那些圍繞著兩顆恆星運行的行星，而不是一顆行星，就像星球大戰系列中的虛構行星塔圖因。迄今為止，已有數十顆行星被發現，但研究它們是否適宜居住可能是困難的。

環繞兩顆恆星而不是一顆恆星會導致行星的軌道發生巨大的變化，這意味著它經常會被完全從系統中噴射出來，或者它會猛烈地撞向它的孿生恆星之一。傳統的計算方法是，當額外的恆星被拋入混合物中時，對於給定的行星，這些方法的計算方法會變得更加複雜。該研究的主要作者、哥倫比亞大學(Columbia University)最近的畢業生Lam解釋道：當用傳統的方法模擬數百萬種不同軌道的可能的行星時，發現行星被預測為穩定的，顯然不是，反之亦然。

行星需要生存數十億年才能進化，所以要知道軌道是否穩定是可居住性的一個重要問題。這項新研究顯示了機器學習如何能夠做出準確的預測，即使標準的基於牛頓定律的重力和運動的定律也會被打破。與眾多複雜的、相互關聯的參數進行分類是機器學習的完美問題。在創造了1000萬個不同軌道的假想的塔圖，並模擬每一個測試的穩定性，這個龐大的訓練集被送入深度學習網路。

在短短几個小時內，網路就能夠超越標準方法的準確性。美國國家航空和宇宙航行局的外行星調查衛星(TESS)的任務將會發現更多的環繞行星的行星，而Lam希望他們的工作能夠提供幫助：我們的模型幫助天文學家知道哪些區域最適合在雙星周圍尋找行星。這將有望幫助我們發現新的系外行星，並更好地了解它們的性質。

博科園-科學科普｜參考期刊文獻：皇家天文學會月報｜來自：皇家天文學會

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