一千多年来，人类从未暂停对恒星宇宙的思考和探索，受到技术的限制，我们对宇宙的理解还受到足够的限制。人工智能技术的迅猛发展可能会加速这个进程。(公众号：)北京时间15日上午2:00，NASA召开记者招待会，宣布月球上在恒星周围发现了由8颗行星组成的行星系统。

这个发现背后的功臣是谷歌公司的机器学习技术。由于人口大爆炸和地球环境持续好转，人类寻找与地球和太阳系相似的宇宙系统作为第二故乡的心情越来越紧迫。这样的焦虑感在近年来的科幻电影作品系列中出现了反感。迄今为止，太阳系依然是围绕单一恒星的未知行星数量最多的天体系统，最多有8颗行星围绕太阳运行。

但是，在15日凌晨的发布会上，科学家宣布，在2545光年之外有一颗名为“开普勒90”(Kepler-90 )的恒星，其周围运行着一定数量的行星。开普勒90系统和太阳系的对比是利用NASA开普勒望远镜取得的数据，天文学家发现了最近隐藏在这个系统中的第八颗行星。

这颗行星是名为Kepler-90i的小质量岩石行星，由于靠近恒星，公转周期约为14.4天，地表温度极高。开普勒90系统完全就像迷你版的太阳系，与开普勒90系统相比，其他行星系统可能更不利于孕育生命。这次发现的新系由外行星Kepler-90i比地球大约30%，接近恒星，据推测地表温度在800K以上(约526度)。

最外侧的行星Kepler-90h围绕恒星马克斯沃夫的轨道距离与地球相似。NASA的开普勒望远镜没有记录外行星通过恒星前方引起的恒星亮度大幅上升现象，该亮度上升信号可以让科学家们间接推测行星的存在及其行星的许多物理性质。开普勒望远镜用长达4年的工作时间收集了3万5千个行星信号。

科学家们利用自动分析技术应对人工比对，鉴定所有可疑的信号。但是，在最暗的信号面前，这种分析方法常常不会忽略它们。因此，Google AI公司管辖“Google人工智能”(Google AI )的高级软件工程师克里斯托弗沙律和NASA的瑟根博士研究员范德瓦尔斯利用神经网络技术在开普勒望远镜日沙律回应说：“我的业馀时间开始在网上搜索‘使用大数据检索系统寻找外行星’等话题，迅速注意到了开普勒望远镜项目和公开发表的大量数据。

” 数据太多无法人工分析的时候，机器学习技术的用途就来了”。他们用迄今为止验证的1.5万个信号箱训练计算机神经系统网络，学习识别开普勒望远镜数据集中的行星屏蔽信号。在这个训练测试中，人工智能对现实系统外行星信号和假信号的判别正确率超过了96%。后来，在计算机系统已经学会了识别隐蔽信号的方法之后，研究小组试图再次分析和筛选计算机上不存在行星的670颗恒星的数据，范德瓦尔斯说：“发现了很多假阳性的信号，但是这就像翻各种小石子，寻找真正了解宝石的过程。

如果筛子好的话，当然不能捡到更好的石头，但是与此同时捡到宝石的可能性也降低了。“最后，这个神经网络在已经记录下来的数据中，找到了迄今为止在开展人工分析时被忽略的黑暗异常信号，最终证明了它是天龙座方向上不存在于恒星开普勒-90周围的第八颗行星。Kepler-90i不是这个神经网络系统要找的唯一宝石。开普勒80系统还搜索了这个系统内的第六颗行星。

编号为Kepler-80g的系外行星的大小与地球相似，与属于同一行星系的其他四颗行星在同一共振系内。这可以说是一个非常平静的系统。就像迄今为止具有7个受冲击行星的TRAPPIST-1系统。

这些发现相关的论文已经不能被《天文学杂志》接受，预计不久将出版。沙律和范德堡计划在下一步让人工智能系统检查分析开普勒望远镜整体的所有数据，计算机预计最多将筛选15万颗恒星的亮度数据。原创文章，发布许可禁令刊登。

以下，听取刊登的心得。

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