20 世纪 90 年代初,天文学家首次发现了太阳系外的行星。从那时起,科学家已经标记了 3,400 颗这样的系外行星。现在他们想要确定哪些行星可能存在外星生命。但研究人员有时要花几天甚至几周的时间分析一颗系外行星。詹姆斯·韦伯太空望远镜等新仪器将于 2018 年发射,很快就会传回大量信息,科学家将无法手动处理。这种数据积压会减缓甚至阻止新发现。这就是为什么伦敦大学学院的研究人员创造了 RobERt,这是一种人工智能,可以扫描深空数据寻找宜居行星的迹象,速度比人类快得多。 原理如下:行星反射附近恒星发出的一小部分光线。当光线穿过大气层时,大气层中的各种气体要么吸收某些波长的光线,要么让这些光线通过。地球上的科学家可以利用这些光谱来确定行星大气层的成分,进而确定它是否能够支持生命——无论是外星人,还是未来的人类探险者。 RobERt 是机器人系外行星识别 (Robotic Exoplanet Recognition) 的缩写,它可以在几秒钟内分析一颗系外行星的光谱。其底层智能来自深度信念神经网络 (DBN),其工作原理与我们认为的人类大脑类似:它通过多层硅“神经元”过滤数据,每一层都会进一步细化结果,直到系统得出它认为的正确答案——在 RobERt 的案例中,即给定光谱中存在哪些气体。 和人类大脑一样,DBN 也是通过反复试验来学习的。因此,为了训练 RobERt,伦敦大学学院的研究人员向它展示了超过 85,000 个模拟光谱。伦敦大学学院团队的首席研究员 Ingo Waldmann 表示,最终,RobERt 能够以 99.7% 的准确率识别出气体混合物,即使研究人员故意用不完整或嘈杂的数据集来挑战它。 寻找新的宜居行星只是开始。RobERt 的快速数据分析还可以让科学家更接近了解太阳系(包括我们自己的太阳系)是如何形成的。“我们对行星形成的了解才刚刚开始,”Waldmann 说。“我们能做到这一点的唯一方法是观察其他太阳系的许多例子。”RobERt 将加入我们的已知系统名单,充当一种盒子里的理论天文学家——伦敦大学学院团队可以将其输出到太空机构,以根据 RobERt 积累的经验检查他们的系外行星观测结果。“然后,也许,如果我们幸运的话,我们会找到一颗小型的宜居行星,”Waldmann 说。“我们必须要有运气,但它会来的。” 本文最初发表于《大众科学》杂志2016年11/12月刊,标题为“人工智能将找到外星人”。 |
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