2017-12-15 17:35?來源 綜合
谷歌發現第二太陽:NASA公布重大發現,谷歌AI和NASA合作,分析開普勒天文望遠鏡的重大發現,確定了距離地球2545光年遠的第二個太陽系,開普勒 90 星系中的兩顆新發現的行星開普勒 80g 和開普勒 90i,這是人類發現的首個和我們太陽系一樣的具有 8 顆行星的星系。
谷歌發現第二太陽
除此以外,此次新發現還有一個最大的亮點,那就是這次的研究成果是與 Google 一起合作完成的。NASA 的科學家使用 Google 機器學習來對開普勒數據進行分析,其效率和準確性遠超傳統的分析方法。據此,NASA 認為 Google 的 AI 技術將有助于在太陽系外探測到外星生命的跡象。
谷歌CEO Sundar Pichai 第一時間在 Twitter 上發聲,這確實是谷歌AI的又一次勝利
出席此次發布會的有:
美國宇航局華盛頓總部天體物理部門主任 Paul Hertz;
Google AI 高級軟件工程師 Christopher Shallue;
德克薩斯大學奧斯汀分校天文學家、美國宇航局薩根博士后 Andrew Vanderburg;
美國宇航局艾姆斯研究中心的開普勒項目科學家 Jessie Dotson。
幾千年來,人們仰望頭頂的星空,夜以繼日地記錄所見所得,并從中發現宇宙的秘密。其中,由早期的天文學家確定的第一批天體是行星,希臘人稱之為“planētai”或“流浪者”,是它們在夜空中看似不規則的運動最先引起了人們的注意。幾個世紀以來的研究幫助人們認識到,像太陽系這樣有眾多行星圍繞一顆恒星的星系在宇宙中并不是唯一的。
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上圖為 NASA 地外行星探索計劃的各組成部分,包括 W. M. Keck 天文臺等地面觀測點;哈勃、史匹哲、開普勒等太空觀測點;凌日系外行星觀測衛星;詹姆斯·韋伯太空望遠鏡;廣角紅外線探測望遠鏡,以及未來可能的其它太空觀測項目。
如今,在望遠鏡、探測器、大型計算機等技術的幫助下,人類逐漸將我們的觀察范圍擴展到我們所處的太陽系之外,愈加關注其它恒星周圍的行星。而研究這些被稱為系外行星的天體有助于我們最深入地探索宇宙的本來面貌。地球之外還有什么呢?還有類似太陽系中的星體的其它行星嗎?或者說,還有和太陽系相似的存在嗎?
雖然新的技術有助于尋找新的星體,但尋找系外行星的難度其實非常大。與它們的環繞的恒星相比,系外行星體型較小且不發光——發現它們的難度就像發現幾千英里外的探照燈旁邊飛來飛去的螢火蟲。但借助機器學習,谷歌和 NASA 取得了突破。
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開普勒 9開普勒 90 是一顆類似太陽的恒星,與我們的太陽系相同的是,它也擁有 8 顆行星,而不同點在于,它的 8 顆行星間的距離遠小于太陽系,如上圖所示,最外圍的第 8 顆行星開普勒 90h 距離恒星開普勒 90 的距離還小于我們的地球到太陽的距離(日地距離約 1.5 億公里)。也正是因為距離近,所以行星公轉一周所需的時間也很短,以此次發現的開普勒 90i 為例,它公轉一周只需要 14.4 天,相比之下,即便是太陽系中公轉速度最快的水星公轉一周也需要 88 天。但距離近也就意味著非常高的溫度,開普勒 90i 的表面溫度為華氏 800 度(攝氏 426 度),這么高的溫度肯定不會允許任何生命存在。而經過對開普勒 90 星系結構的分析,天文學家發現該星系中的 8 顆行星的分布規律與太陽系類似,它們原本的分布距離更加分散,只是后來才逐漸“聚集”到開普勒 90 周圍的。
通常而言,天體物理學家過往尋找系外行星的主要途徑是通過自動化軟件或人工來對大量產生于開普勒望遠鏡的數據進行分析。過去四年,開普勒望遠鏡觀察了約 20 萬顆恒星,每 30 分鐘拍攝一張照片,創造了約 140 億個數據點。這 140 億個數據點可以轉化為大約 2 萬億個可能的行星軌道!對于計算能力最強大的計算機來說,這樣的分析也是一個浩大的工程,而且會非常耗時。為了讓這樣的分析過程更快更有效,研究人員們轉向了機器學習。
如果一顆行星從母恒星盤面的前方橫越時,將可以觀察到恒星的視覺亮度會略微下降一些,這顆恒星變暗的程度取決于行星相對于恒星的大小。這種探測方法被稱為“凌日法”,是地外行星偵測法之一。開普勒太空望遠鏡使用的就是凌日法,望遠鏡在長時間里對超過十萬顆恒星進行監視,掃描并記錄每一顆恒星在不同位置的亮度變化。這種呈 U 形的明暗信號變化模式通過白色的線條來表示。視頻中藍色的點狀分布,正是 NASA 在分析這些光變曲線后,得出“開普勒天體”的數據。
當一顆行星擋住一些光線時,恒星的亮度就會減小。基于這樣的原理,開普勒太空望遠鏡觀測了 20 萬顆恒星的亮度,耗時 4 年來尋找這些由行星運行過而引起的特征信號。
神經網絡技術是從人腦神經結構中獲得啟發,而發展出的人工智能技術。神經元在通過簡單計算后將相關信息傳遞給下一級的神經元進行繼續處理,以此類推。通過這種方式,計算機可以學會識別貓貓狗狗,當然,通過學習開普勒太空望遠鏡的光線信號,也可以用來識別地外行星。
實際上,作為一種訓練計算機識別模式的方式,機器學習對于理解大量的數據尤其有用,其關鍵的亮點在于讓計算機“自發”學習,而不是使用特定的編程。
在合作的過程中,Google 的 AI 工程師 Christopher Shallue 與德州大學奧斯汀分校的天體物理學家 Andrew Vanderburg 一起,教會了一個機器學習系統如何識別遙遠恒星周圍的行星。
他們使用超過 15,000 個標記的開普勒信號的數據集,創建了一個 TensorFlow 模型來區分行星與非行星。在測試時,該系統能準確地確定哪些信號是行星,哪些信號不是行星,準確率達到 96%。
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圖中的每一個點代表一個已經發現的星系,而數字代表該星系中所擁有的行星數量,從圖中我們可以發現,在已知的 2000 多個星系(至少有一顆行星)中,行星越多的星系越稀缺。而此次兩顆行星的發現則意味著有可能有帶有更多行星的星系尚待發現。
為了縮小搜索范圍,科學家們研究了已知的可包含兩顆及更多的系外行星的 670 顆恒星。最終發現了兩顆新的行星:開普勒 80g 和開普勒 90i。重要的是,開普勒 90i 是開普勒 90 星系中的第八顆行星,這使得我們確定了開普勒 90 是我們已知的太陽系以外的第一個 8 行星星系。
開普勒太空望遠鏡捕捉到了 3 萬個疑似繞恒星公轉的行星信號。研究人員通過訓練神經網絡,讓計算機學會了識別行星從恒星前方橫越時產生的微弱信號。在使用這種技術對已知的 670 個多行星系統的掃描過程中,共發現了兩個行星:開普勒 90i 和開普勒 80g。
據悉,開普勒 90i 比地球大 30%,表面溫度大約 800°F(426℃),并不適合生命生存,它圍繞開普勒 90 旋轉一周僅需要 14.4 天。
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開普勒 90 星系中的形體構成和我們的太陽系很類似:小一些的行星繞近恒星軌道公轉,大一些的行星繞遠恒星軌道公轉。在太陽系內,這種行星排列模式意味著原理太陽的行星溫度會較低,水會以固態形式存在,并不斷聚集,使行星的體積越來越大。這一規律在開普勒 90 星系可能也同樣適用。
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當開普勒太空望遠鏡于 2009 年被發射升空時,我們僅僅發現了太陽系以外的 326 顆行星,其中大部分與木星大小相近,都比地球要大得多。
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直到今日,我們已經確認了超過 3500 個系外行星,其中超過 2500 個行星是在參照開普勒望遠鏡數據的情況下發現的。這些行星的大小介于地球和木星之間。多虧了開普勒望遠鏡,在短短的幾十年里,人類發現了更多的系外行星。
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圖中橙色區域為已經被開普勒望遠鏡探索的區域,而廣闊的未被探索區域(藍色)中有可能還有大量的行星未被發現,考慮到開普勒望遠鏡的強大能力,預計不久之后又會有新的發現消息曝出。
開普勒望遠鏡 5 大發現
開普勒望遠鏡在 2009 年發射之后已經發現了上千顆系外行星,大大加深了我們對太陽系以外的未知宇宙的理解。8 年間,開普勒把我們已知的系外行星數提升了一個量級,其中,有五個發現最為突出。
1、“地球 2.0”開普勒 452b
2014 年,開普勒望遠鏡發現了被稱為“地球 2.0”的系外行星開普勒 452b,2015 年 7 月 23 日,NASA 正式公布這一迄今為止最大的發現,是人類天文探索史上的一個重要事件。
開普勒 452b 的意思是開普勒計劃發現的第 452 顆恒星的星系中距離主星最近的一顆行星,該行星是目前已知最接近地球的類地宜居帶系外行星,這是一次重大的發現。
開普勒 452b
這顆行星與我們的地球有著許多共同的特征:公轉軌跡略大于地球、直徑比地球長 60%、體積為地球的 5 倍、地表的重力是地球的兩倍、跟其恒星的距離與地球和太陽的距離相近、它的恒星比太陽老 15 億年且光度為太陽的 1.2 倍。
專家還不確定這個星球是否有生命,而且,它正在邁向死亡。但如果將植物轉移到那里,它們可能會生存下去。
2、首次發現環雙恒星運行的行星開普勒 16(AB)b
2011 年,開普勒首次發現一顆巨大行星環繞兩顆恒星運行。這顆行星被命名為開普勒 16(AB)b,它環繞著兩顆恒星運行,定期有規律地出現光線昏暗現象。當兩顆恒星彼此環繞時,也出現被遮擋形成的日食現象。
這顆奇特行星環繞兩顆恒星運行一周大約 229 個地球日,開普勒 16A 和開普勒 16B 恒星的質量分別為太陽的 69% 和 20%。這兩顆恒星彼此距離很近,平均僅為日地距離的五分之一,這比水星和太陽之間的距離更近。兩顆恒星彼此環繞一周的時間大約為 41 個地球日。
3、發現第一個可能宜居的系外行星
2011 年 12 月 5 日,NASA 宣布開普勒計劃發現第一個位于類太陽恒星宜居帶的太陽系外行星開普勒 22b。該行星位于天鵝座內,距離地球 600 光年,環繞著類太陽恒星開普勒 22 公轉。
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盡管其直徑比地球大上不少,但是它的軌道公轉周期約為 290 天,和地球相差不大。根據開普勒 22b 在太空中的位置推斷,其表面很可能存有液態水,如果幸運地擁有類似地球的地表與大氣層,那么其地表溫度推估大約會是在攝氏 22 度左右,比較適宜生命生存。
4、超級地球 LHS 1140b
2017 年 4 月,開普勒望遠鏡發現一顆具備宜居條件的“類地行星”,是不到一年內發現的第 5 顆系外宜居行星。這顆“超級地球”代號為 LHS 1140b,屬于多巖石行星,氣候不太熱也不太冷,距地球也不太遠,其恒星離地球 40 光年。LHS 1140b 屬于“超級地球”,直徑比地球多 40%,質量是地球的 6.6 倍,引力是地球的 3 倍。
5、史上最多宜居帶類地行星的行星系統 Trappist1
2017 年 2 月 22 日下午,NASA 宣布發現一個很特別的“太陽系”,這個行星系統中的恒星周圍有 7 顆地球尺寸大小的行星,很可能都是固態行星,表面可能有水;其中 3 顆行星可能處在宜居帶范圍內,表明其上面的溫度剛剛好,可能存在液態水。這一發現刷新了太陽系外恒星在宜居帶范圍內類地行星數量的記錄。
該星系中恒星的質量大約是太陽的 8%,半徑大約是太陽的 11%,表面溫度為 2277 攝氏度。這 7 顆行星的軌道半徑都比水星的軌道半徑小,彼此靠得非常近。它們很可能已被潮汐鎖定,永遠只有一面朝向中央恒星,因此上面的氣候條件和地球上的截然不同。
除了事件本身,此次發現最值得關注的是,人工智能已經介入到了太空探索的領域。到目前為止,科學家只使用模型搜索了 20 萬顆恒星中的 670 顆,開普勒望遠鏡數據中可能還有許多系外行星尚未發現。然而,在機器學習等新技術的幫助之下,將會有越來越多的天體會被發現,而人類對于宇宙和自身的了解也將會踏上一個新的臺階。
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