隨著第8顆行星的發(fā)現，Kepler-90系統(tǒng)成為首個在行星數量上與太陽系并駕齊驅的系外行星系統(tǒng)。圖片來源：NASA官網

Kepler-90距離地球2,545光年遠，位于天龍座（Draco）。專家表示，Kepler-90恒星系就像一個迷你版的太陽系，內部是小行星，外部是大行星，只不過，它們之間更“親密”一點。最新發(fā)現的開普勒90i 是一顆巖石星球，大小是地球的1.3倍，由于距離其主恒星更近，公轉周期僅為14.4天，平均溫度據信超過426攝氏度，堪與水星相當。Kepler-90的最外層行星Kepler-90h與其恒星的距離與地球到太陽的距離相當。盡管如此，Kepler-90并不比其他行星系統(tǒng)在孕育生命方面會更有優(yōu)勢。

本次發(fā)現的另一個亮點在于，這一成果借助谷歌公司的機器學習技術獲得。機器學習是一種人工智能方法，計算機借助這一方法實現“自我學習”。在最新研究中，計算機學會了如何從開普勒獲得的系外行星發(fā)出的信號數據中找到行星。

Kepler-90i并非這一神經網絡系統(tǒng)找到的唯一寶石。在開普勒80系統(tǒng)中，他們還找到了這一系統(tǒng)內的第六顆行星。這顆編號為Kepler-80g的系外行星大小與地球類似。

NASA天體物理學部門主管保羅·赫茲表示：“正如我們所料，在我們之前已經分析過的開普勒望遠鏡數據中仍然潛伏著令人興奮的新發(fā)現，等待著合適的新工具或新技術來揭示它。這一發(fā)現表明，這些數據在未來多年內都將是開展創(chuàng)新研究的珍寶?！?/p>

開普勒望遠鏡會記錄系外行星從恒星前方經過導致恒星亮度的輕微下降，這種亮度下降信號讓科學家可以間接推算出行星的存在以及這顆行星的諸多物理特性——所謂的凌日法。在這次發(fā)現中，研究人員克里斯托佛·沙律和安德魯·范德伯格訓練一臺計算機學會如何根據開普勒望遠鏡獲得的亮度數據發(fā)現系外行星。受到人腦中神經元之間連接方式的啟發(fā)，人工“神經網絡”技術對開普勒數據進行篩查，發(fā)現了此前被忽視的圍繞Kepler-90旋轉的第8顆行星微弱的凌日信號。

事實上，此前機器學習技術已被運用于對開普勒望遠鏡數據庫進行搜索當中，但最新研究證明，在發(fā)現遙遠天體發(fā)出的最微弱信號方面，神經網絡大有可為。

范德伯格是NASA薩根博士后研究員，來自德州大學奧斯汀分校。他說：“Kepler-90系統(tǒng)就像迷你版本的太陽系：較小的行星在里側；較大的行星在外側，只不過彼此之間更‘親密’一點?！?/p>

開普勒望遠鏡效果圖

開普勒太空望遠鏡自2009年起，一直在負責尋找位于銀河系內、太陽系外的宜居星球及外星生命體。2017年6月19日，NASA最新公布一組數據，其中囊括了開普勒望遠鏡的觀測數據，現已發(fā)現4034顆系外行星的候選行星，其中2335顆已被確認。這其中又有49顆類地行星，超過30顆已經被證實，且都在宜居帶上。其中又有7顆很像地球，一個編號為KOI7711的行星，更像是地球的兄弟，大小、溫度都極為接近地球。

有關最新發(fā)現的相關論文已經被《天文學雜志》接受并將在近期出版。沙律和范德伯格下一步計劃讓人工智能系統(tǒng)對整個開普勒望遠鏡的全部數據進行篩選分析，屆時計算機將對超過15萬顆恒星的亮度數據進行篩查。