NASAケプラー検出器のイラスト。プローブは、太陽系外惑星を探すために2009年に打ち上げられた。説明：ウェンディ・ステレンデル、Ames研究センター/ Nasaauthor：Nadia Drakefor天文学で初めて、望遠鏡は集められたデータの膨大な量を映すために人工知能を訓練しました、そして、結果は本当に全く新しい惑星を発見しました " ケプラー90 i " NASAのKepler検出器によって集められるデータに隠されました。地球から2500光年離れた惑星は、7つの他の惑星と星の周りを回転します。したがって、Kepler - 90系は我々の太陽系と多くの類似点を持っています。 " ケプラーは、ほとんどの星が惑星を持っていると私たちのように証明されています。 " NASAのポールヘルツは、発見を発表しているプレスブリーフィングで言いました。今日、ケプラーは、我々の太陽系のような星が惑星の巨大な家族を持つことを確認しました。驚くべきことではないが、ニュースは完全に信頼できないが、機械学習が我々の銀河全体の可能性のあるエキサイティングな惑星についてもっと知るのを助けることができるという側面を証明している満4年。惑星が星の前で通るとき、その任務は星に小さな障害を探すことです。科学者が彼らのデータにそのような小さな信号を見つけるとき、彼らは惑星の大きさを理解することができて、それがその親星からどれくらい遠いかについてわかります。しかし、惑星を確認することは容易ではない。人間のために、大量のKeplerデータの手動のcombingは、これらのデータが10か8つの潜在的惑星軌道を含むので、克服できない仕事です。星の太陽黒点、二等星と他の天体は星をカバーする惑星と同じ効果を持ちそうですこの問題を解決するためのLALネットワーク以前に、機械学習アプローチはドップラーデータをスクリーン化して、分類するのに用いられました、しかし、Shallueのニューラルネットワークはより堅牢なアルゴリズムを提供することができました。 " ケプラー検出器は、科学者が手動でのレビューだけに頼ることができなかった多くのデータを収集したことを知ったとき、私は天文学にニューラルネットワークを使用したかった。私たちのアイデアは、星の中でこの技術を使用するには、どのように遠い星の周りの惑星を区別するための機械学習システムを教える。 " 人間の脳の働きに基づいて、ニューラルネットワークが構築されていることを意味する観察の新しい視点を開く。人間は、猫から犬を区別するようなものを特定して、分類するためにニューラルネットワークを訓練することができます。結局、Havin & Count - 103の後、十分なサンプルを見て、コンピュータは猫と犬を自分で分類することができます " 指紋. " 彼はKeplerデータベースから15000の本当の惑星の特徴を抽出して、ニューラルネットワークシステムが本当の惑星の信号と惑星と偽装された信号の違いを見分けるのを許しました。テキサス大学のShallueとアンドリュー・ヴァンダーバーグは、これらの星の周りに多くの惑星があるかもしれないので、自分たちの惑星に知られている670の星を調べている。これらの信号において，ニューラルネットワークシステムは2つの新しい惑星を同定した。結果は、天文学ジャーナルで発表されました。 " これらの2つの星の信号は弱いです、そして、以前のすべての検索は彼らを逃しました。 " まだ惑星の新しいareasoneを探査する必要がある " ケプラー80 g " 銀河の家の6番目の惑星。ケプラー- 80 Gは地球の大きさであり、その親の星の周りを回転させる14.6日かかるが、一方、親の星は、私たち自身の太陽よりも小さく、赤くなる " ケプラー- 90 i " . 地球よりわずかに大きい惑星は、革命を完了するために2週間かかる。それは、その親星がわずかにより大きくて、我々自身の太陽より熱い間、そのホスト銀河で見つかる第3の岩の惑星です。これらの惑星は大きいが、すべてです " がたがた " 一緒に：8つの惑星と彼らの親星の間の距離は、地球のそれと同じです。 " KEPLER - 90 I、WHER & CHERHUNE 101のような場所には行きたくない。表面はとても暑くなり、平均気温は摂氏427度である。 " 彼も、Kepler - 90に発見されるより多くの惑星があるかもしれないと付け加えました。彼とShallueはケプラーのデータの全てをニューラルネットワークシステムに入れて、何が起こるかについて見ます。 " この仕事が天文学者によってされなければならないということは決して否定されることはありません、そして、あなたは人間の信号より扱うことができる前に機械学習を訓練するために最初の分類を持つ必要があります。 "