第一财经14日从中国科学院上海天文台获悉,近日,由中国科学院上海天文台葛健西席率领的海外团队立异了一种鸠合GPU相位折叠和卷积神经收集的深度学习算法,并得手在开普勒(Kepler)2017年开释的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨说念周期短于1天的超短周期行星,其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星无毛嫩萝莉小鸟酱,访佛火星大小。
这是天体裁家初次附近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,干系沟通后果发表在海外天体裁期刊《皇家天体裁会月报》(MNRAS)上。
艺术念念象图(制图:石琰)新发现的访佛火星大小的超短周期系新手星。由于离主星绝顶近,行星不光名义温度很高,而况潮汐力会挤压行星里面和名义产生许多火山喷发。开始:上海天文台
据沟通团队先容,历程5年的勤勉和立异,沟通团队得手开拓了鸠合GPU相位折叠和卷积神经收集的深度学习的新算法(GPFC)。该算法比海外文静行的BLS法搜寻速率晋升了约15倍,检测准确度和完备度各晋升约7%,权臣晋升了凌星信号搜索速率、精度和完备度。
葛健暗示:“本次责任的简直肇端时刻是2015年,以前的东说念主工智能AlphaGo刚取得了要紧冲破,击败了围棋界的作事高东说念主。我受佛罗里达大学揣度机系共事李晓林西席的引发和启发,决定试图把东说念主工智能的深度学习应用在Kepler开释的测光数据中,寻找Kepler使用传统方法没能找到的微细凌星信号。”
他说,运道的是历程了近10年的勤勉,终于有了第一份成绩,本次责任的冲破性发现是东说念主工智能在天文大数据限度应用的又一个里程碑,要念念使用东说念主工智能在海量的天文数据中“挖”到极其赞理的新发现,就需要发展立异的东说念主工智能算法,同期需要依据新发现情景的物理图像特征生成的大量的东说念主工数据集作念考核,使之能快速、准确、完备地探寻到这些很难在传统时势下找到的赞理而微细的信号。
普林斯顿大学天体物理学家Josh Winn西席评阐发注解,“超短周期行星,或称 ‘熔岩宇宙’,是我最可爱的系新手星类型之一。它们领有极其顶点和出乎猜度的特点,为咱们清爽行星轨说念如何随时刻变化提供印迹。我原认为开普勒数据中的凌星信号依然被 ‘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音讯让我绝顶欢叫,这项寻找新行星的时刻建设让我印象长远。”
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