借助人工智能技術(shù)，宇宙的神秘面紗再次被揭開。中國科學(xué)院上海天文臺教授葛健率領(lǐng)的國際團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)新性地運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法，在浩瀚的星海中發(fā)現(xiàn)了5顆直徑小于地球、軌道周期不足1天的超短周期行星。這一突破性成果標(biāo)志著天文學(xué)家首次利用人工智能，同時完成了疑似信號搜尋和真信號識別的雙重任務(wù)，相關(guān)研究已在《皇家天文學(xué)會月報》上發(fā)表。
超短周期行星，因其極端的環(huán)境條件和獨(dú)特的科學(xué)價值，被天文學(xué)家形象地稱為“熔巖世界”。這些行星表面溫度極高，頻繁的火山噴發(fā)活動更是其顯著特征。自2011年首顆超短周期系外行星在開普勒望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)中被發(fā)現(xiàn)以來，這類天體就為行星形成理論帶來了全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。
葛健教授在人工智能AlphaGo的啟發(fā)下，開始嘗試將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于開普勒數(shù)據(jù)集的分析。他強(qiáng)調(diào)，為了從海量數(shù)據(jù)中有效提取出有價值的信息，必須發(fā)展新算法并進(jìn)行針對性訓(xùn)練，以確保能夠迅速、準(zhǔn)確、全面地探測到那些稀少而微弱的信號。
經(jīng)過不懈的努力，葛健團(tuán)隊(duì)終于研發(fā)出了新的深度學(xué)習(xí)算法。與國際上流行的算法相比，其搜尋速度提高了約15倍，顯著提升了凌星信號的搜索速度、精度和完備度。利用這套算法，團(tuán)隊(duì)在開普勒數(shù)據(jù)集中成功識別出了5顆新的超短周期行星，其中4顆更是迄今為止發(fā)現(xiàn)的距其主星最近的最小行星，大小與火星相仿。
“這些新發(fā)現(xiàn)的超短周期行星為我們提供了更加多樣化的系外行星樣本，有助于我們更深入地理解這類特殊行星的形成機(jī)制。”葛健教授表示。
