热点:新机器学习算法确认50颗系外行星

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原标题:新机器学习算法确认50个系外行星

科学技术日报北京8月26日电(记者刘霞)物理学家组织网25日报道，英国科学家开发了新的机器学习算法，确认了50颗系外行星。 天文学家使用机器学习技术分解潜在行星的样本，明确它们是真实的，由于它们是“假”或假阳性，因此第一次计算出每个候补行星是真正行星的概率。

最新的研究结果发表在《皇家天文学会月刊》上，首次大规模比较了这样的行星验证技术。 研究人员说，他们的结论为将来使用多种验证技术(包括他们的机器学习算法)进行统计，确认系外行星的发现提供了坚实的基础。

现在很多系外行星调查都是通过凌星法收集大量数据。 凌星法意味着行星通过恒星之前时，望远镜检测到的来自恒星的光会显着下降，这可能是背景物体的干涉，甚至是照相机的微小误差引起的。 这些“假阳性”可以在行星验证过程中筛选。

华威大学物理计算机科学系和艾伦图灵研究所的研究者构建基于机器学习技术的算法后，使用美国国家航空航天局开普勒和“日面系外行星探测卫星( tess )”望远镜任务等得到的数千个行星候补样本进行训练，直至开普勒望远镜

研究人员表示，这50颗行星从海王星一样大到比地球小，公转周期从200天到1天不等，天文学家今后可以使用专用望远镜优先注意。

研究人员表示，该算法的训练效率比现有技术高，完全自动化，最适合分解tess等目前调查关注的数千个行星候选，将来将成为行星“验证真实身份”的工具之一。

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