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球赛下注:AI从旧数据中识别出50颗新行星

  2021-08-05 作者:球赛下注
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扩大阅读文章 AI 从旧数据中识别出 50 个新行星。近日,由英国华威大学彼得·阿姆斯特朗大卫·阿姆斯特朗领导的科研精英团队开发设计了一种新的深度学习优化算法,可以借鉴美国宇航局的旧数据。

识别系外行星——即太阳系外的行星。精英团队已经基于这个特殊工具确定了许多潜在的行星,并从这种类型的恒星中确定了 50 颗新行星。科研论文发表在英国皇家天文学会月刊上。

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科学家有两种方法可以用来探测系外行星。一种是径向速度法,用于检测恒星是否存在由行星引力引起的微小的反健身运动。

第二个是更灵敏的技术,也是过境系外行星勘测通信卫星和开普勒选择的技术。这取决于ho的色度。

星星。如果恒星系统的平面图指向正确,从每个人的角度来看,它的行星都会进入恒星的前面。根据这个色度偏移的检测,我们可以很好的。

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我们将推测系外行星的存在。问题是第二种方法为很多恒星创建了色度数据,其中很多恒星不容易有可见的系外行星。这需要计算机分析和人力资源的紧密结合,以识别候选恒星并确认它们的存在。

毕业论文的作者在引言中写道:“每个人的物理模型都可以在短短几秒钟内识别出数千颗人眼看不见的候选行星,并确认它们是否真的是行星。”充分考虑。许多天文数据库的运行规模大得惊人,这种方式有望进一步提高大家探索宇宙的效率。

这个opt的基本原理。化算法是区分真假行星。阿姆斯特朗在一份声明中说:“你不仅可以说候选行星‘更有可能’是一颗行星,还可以用准确的数据来表明概率有多高:如果候选恒星是‘假行星’ ,这个概率如果低于1%,就可以确认是一颗真正的星球。

”科研人员不是随机的。��打开电源开关将允许人工智能技术根据数据选择来检测行星。他们必须使用已确认的系外行星和阳性数据来训练神经元网络,以便它能够在新数据中识别出这些显着迹象。华威大学确认的 50 颗系外行星包括从海王星大小的蒸汽巨行星到比地球小的岩层的一切。

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应用传统方法确认较小行星的存在有一定的困难,这也显示了人工智能的发展潜力。确认较小行星水平的技术。根据新的科学研究,所有确认的系外行星中约有三分之一是通过单一的统计分析方法确认的,这并不理想。

专家表示,即使目前的技术可以探测到所有可观测的系外行星,每个人也应该有很大的选择余地。他们预计,新的深度学习系统软件将在大量行星测试的全过程中不断发展,成为系外行星探索全过程的关键组成部分。编制:张奥林。


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