北京時間12月15日凌晨消息，北京時間今天凌晨2：00，美國宇航局對外舉行新聞發(fā)布會，正式宣布在一個恒星周圍發(fā)現有8顆行星組成的行星系統。

在此之前，我們生活的太陽系一直以來都是圍繞單個恒星周圍已知行星數量最多的案例，有多達8顆行星圍繞太陽運行。但隨著今天發(fā)布會上宣布的消息，我們了解到在2545光年之外，在一個名為“開普勒90”（Kepler-90）的恒星周圍有著同樣數量的行星。

利用美國宇航局開普勒望遠鏡獲得的數據，天文學家在近期發(fā)現了這個系統中隱藏的第八個行星，從而讓這一系統中行星體的數量達到了與太陽系相同的水平。

隨著第八顆行星被發(fā)現，開普勒90系統成為首個在行星數量上與太陽系達到同一水平的系外行星系統

本次新發(fā)現的系外行星名為Kepler-90i，這是一顆小質量的巖石行星，由于距離恒星很近，公轉周期僅有大約14.4天，因此可以想象其地表溫度極高。本次發(fā)現的另一個亮點在于，這一成果是借助谷歌公司的機器學習技術實現的。機器學習技術的本質在于計算機通過人工智能技術實現“自我學習”。在這一案例中，計算機學會了如何對開普勒望遠鏡獲得的海量數據中搜尋疑似的系外行星信號。

美國宇航局天體物理學部門主管保羅·赫茲（Paul Hertz）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隱藏著令人興奮的新發(fā)現，等待著采用合適的新工具或者新技術去揭示它。”他說：“這一發(fā)現表明我們的這些數據在未來多年內都將是開展創(chuàng)新研究的珍貴寶藏。”

美國宇航局的開普勒望遠鏡會記錄系外行星從恒星前方經過導致的恒星亮度輕微下降現象，這種亮度下降信號可以讓科學家們間接推算出行星的存在以及這顆行星的很多物理性質。在這次發(fā)現中，研究人員克里斯托佛·沙律（Christopher Shallue）和安德魯·范德伯格（Andrew Vanderburg）訓練一臺計算機學習如何去對開普勒望遠鏡獲得的海量恒星亮度數據進行分析，并從中檢測那些可能暗示有系外行星存在的異常信號。受到人腦中神經元之間連接方式的啟發(fā)，科學家利用人工“神經網絡”技術，利用計算機系統的強大計算能力對開普勒望遠鏡獲取的海量數據進行自動化篩選，并最終在已經被歸檔的數據中發(fā)現了一個此前在進行人工分析時被忽略的微弱異常信號，最終證明這是天龍座方向上，恒星開普勒-90周圍存在的第八顆行星。

事實上，在此之前機器學習的技術就已經被運用于對開普勒望遠鏡數據庫的分析當中，相關研究已經顯示出其在查詢海量數據中隱藏的細微信號方面所具備的優(yōu)勢。

盡管行星數量相同，但是從這張軌道示意圖上可以清楚看到，開普勒90系統的范圍要小得多，幾乎就像迷你版的太陽系。其最外側的那顆行星的軌道才幾乎達到地球軌道的半徑距離

相比開普勒90系統，其他行星系統或許在孕育生命方面會更加有優(yōu)勢。此次發(fā)現的新的系外行星Kepler-90i比地球大約大出30%，它距離恒星很近，其地表溫度據估算可以達到800K以上（約合526攝氏度）以上。而最外側的行星Kepler-90h圍繞恒星公轉的軌道距離則與地球接近。

范德伯格是美國宇航局薩根博士后研究員，來自德州大學奧斯汀分校。他說：“開普勒90系統就像迷你版本的太陽系。你會發(fā)現較小的行星在里側，而較大的行星在外側，但整個行星系的尺度好像被壓縮了，成了一個迷你版本。”

沙律是谷歌公司下屬“谷歌人工智能”（Google AI）的高級軟件工程師，他想到利用神經網絡技術對開普勒望遠鏡的數據進行分析。他在了解到天文學正和其他學科一樣，隨著數據采集技術的不斷升級，開始陷入被海量數據淹沒，難以招架的地步之后，開始對系外行星搜尋產生濃厚興趣并開始思考如何運用自己掌握的計算機技術知識來幫助天文學家們應對這一困境。

沙律表示：“在我的業(yè)余時間，我開始在網絡上檢索諸如‘運用大數據搜尋系外行星’之類的話題，然后很快注意到開普勒望遠鏡項目和對外公開發(fā)布的海量數據。”他說：“當數據太多，人工分析難以招架時 ，機器學習技術的用武之地就來了。”

開普勒望遠鏡在長達4年的運行期間收集的數據中包含有3.5萬個可能的行星信號?？茖W家們運用自動化分析，在配合人工核對來對所有疑似信號進行判讀。但在最微弱的信號面前，這樣的分析方法常常會將它們遺漏掉。沙律和范德伯格猜想，在已經被分析過的存檔數據中，應該還有隱藏其中的，在此前的分析中被遺漏的行星信號。

首先，他們使用此前已經經過篩選的1.5萬個信號案例來訓練一個計算機神經系統網絡，讓它學會去識別開普勒望遠鏡數據集中的行星掩星信號。在這一訓練測試中，人工智能對于真實系外行星信號和假信號的判斷正確率達到了96%以上。隨后，當計算機系統已經學會了如何識別掩星信號之后，研究小組開始嘗試讓計算機去對那些在周圍已經發(fā)現有行星存在的670顆恒星的數據再次進行分析篩查，科學家們認為這些已經被證明存在行星系統的恒星周圍是最有可能存在“漏網之魚”的地方，或許還有其他行星信號此前未能被注意到。

范德伯格表示：“我們發(fā)現了很多‘假陽性’信號，但其中也可能隱藏著真實的信號。這就像翻遍各種小石塊，尋找真真的寶石的過程。如果你的篩子更好，你當然會撈到更多的石塊，但與此同時你撈到寶石的可能性也在增加。”

Kepler-90i并非這一神經網絡系統找到的唯一寶石。在開普勒80系統中，他們還找到了這一系統內的第六顆行星。這顆編號為Kepler-80g的系外行星大小與地球類似，它和與它同屬一個行星系統的另外4顆行星處于一個共振系統內。這樣將造就一個極為穩(wěn)定的系統，類似之前引發(fā)轟動的，擁有7顆行星的TRAPPIST-1系統。

有關這些發(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。

開普勒望遠鏡已經在系外行星搜尋方面獲得了史無前例的大量數據。在緊盯一個區(qū)域進行亮度測定超過4年之后，開普勒望遠鏡目前正處于其任務延長期。

美國宇航局埃姆斯研究中心的開普勒望遠鏡項目科學家杰西·道特森（Jessie Dotson）表示：“這些結果顯示出開普勒項目的持久價值。分析數據的嶄新方法，比如這一工作中對使用機器學習技術的初步研究，將持續(xù)加強我們對于圍繞其他恒星運行的行星系統的認識和理解。我非常確信，在這些數據中還將有更多的‘第一次’等待著我們去發(fā)現。”