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新机器学习算法确认50颗系外行星
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高科技日报,北京,8月26日。新闻记者刘霞。

据科学家机构网络25日报道,英国科学家开发并设计了一种新的机器学习算法,用它来识别50颗系外行星。这是科学家们第一次应用机器学习技术指标来分析潜在的行星模板,厘清什么是真实的,什么是“假的”或积极的,然后计算出每个候选行星是真实行星的概率。新的研究成果发表在英国皇家天文学会季刊上,该研究还首次对此类行星的认证技术进行了大规模比对。

研究人员表明,他们的结果为各种认证技术的未来应用提供了坚实的基础,包括他们用于统计分析和确定 exopl 发现的机器学习算法。等。现阶段,许多系外行星调查都依靠凌日法来收集大量数据和信息。说白了,过境法是指当行星直接位于行星正前方时,望远镜探测到的来自行星的光源会明显减少,但这也可能是受环境的影响、物体,甚至是相机。

由于值的不同,在整个行星认证过程中可以选择这个“正”。华威大学物理与电子信息科学系及其Lenner Turing研究所的研究人员基于机器学习技术构建了算法,然后应用了美国宇航局的开普勒和“凌日系外行星”从调查通信中获得的数千颗候选行星原型卫星TESS的望远镜日常任务等进行训练,然后将该算法应用到候选行星数据中。

由开普勒望远镜发现,并确定了 50 颗行星。这种行星是第一批通过机器学习“验证”的行星。研究人员强调,这50颗行星大小不一,从海王星大小到比地球还小,公转周期从200天到1天不等。科学家可以使用特殊望远镜优先对它们进行进一步观察。

.研究人员已经证明,该算法训练有素,比目前的技术更高效,并且可以完全自动化该技术。它特别适用于分析 TESS 等当今勘测中观测到的数千颗行星。

这东西也可以成为未来用来“验证星球”的特殊工具之一。编制:田伯群。


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