IT之家 10 月 14 日消息，由中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)葛健教授帶領(lǐng)的國(guó)際團(tuán)隊(duì)，研發(fā)了一種結(jié)合 GPU 相位折疊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法，并在開(kāi)普勒（Kepler）2017 年釋放的恒星測(cè)光數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了五顆直徑小于地球、軌道周期短于 1 天的超短周期行星。
▲ 已知行星半徑和行星軌道半長(zhǎng)軸分布以及五個(gè)新發(fā)現(xiàn)的超短周期行星（紅點(diǎn)）
▲ 已知行星半徑和行星軌道半長(zhǎng)軸分布以及五個(gè)新發(fā)現(xiàn)的超短周期行星（紅點(diǎn)）
其中四顆是迄今為止發(fā)現(xiàn)的距其主星最近的最小行星，類似火星大小。這是天文學(xué)家首次利用人工智能一次性完成搜尋疑似信號(hào)和識(shí)別真信號(hào)的任務(wù)。相關(guān)研究成果發(fā)表在《皇家天文學(xué)會(huì)月報(bào)》（MNRAS）上。
IT之家附論文鏈接：https://academic.oup.com/mnras/article/534/3/1913/7762975
據(jù)介紹，經(jīng)過(guò) 5 年的努力和創(chuàng)新，科研團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了結(jié)合 GPU 相位折疊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)的新算法 GPFC。該算法比國(guó)際上流行的 BLS 法搜尋速度提高了約 15 倍，檢測(cè)準(zhǔn)確度和完備度各提高約 7%，提高了凌星信號(hào)搜索速度、精度和完備度。
該算法已應(yīng)用于 Kepler 的數(shù)據(jù)集中，并識(shí)別出五顆新的超短周期行星 ——Kepler-158d、Kepler-963c、Kepler-879c、Kepler-1489c 和 Kepler-2003b。
其中，Kepler-879c、Kepler-158d、Kepler-1489c 和 Kepler-963c 分別位列迄今為止發(fā)現(xiàn)的最小超短周期行星中的第一、第二、第三和第五名。
Kepler-879c、Kepler-158d、Kepler-1489c 和 Kepler-2003b 是最接近其主星的小型行星，其軌道半徑在 5 個(gè)恒星半徑以內(nèi)，展現(xiàn)了新算法在搜尋微弱凌星信號(hào)的優(yōu)勢(shì)。
這些超短周期行星的存在為行星系統(tǒng)的早期演化、行星-行星相互作用以及恒星-行星相互作用的動(dòng)力學(xué)（包括潮汐力和大氣侵蝕）研究提供了關(guān)鍵線索，對(duì)行星形成理論研究具有重要意義。
這一成果為在高精度光度觀測(cè)數(shù)據(jù)中快速而高效搜尋凌星信號(hào)提供了新的研究方式，顯現(xiàn)了人工智能在天文海量數(shù)據(jù)中探尋微弱信號(hào)的應(yīng)用潛力和前景。
