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人工智能如何帮助科学家寻找外星人地球
AI算法旨在寻找可以容纳类似地球的可居住区行星的行星系统，已找到44个候选者。
来源:Space.com: NASA，太空探索和天文新闻一种在合成行星系统上训练的机器学习算法已经松动 - 在此过程中，已经确定了将近四颗真正的恒星，这些恒星很有可能在其可居住区中托管岩石行星。
“该模型确定了44个系统，这些系统极有可能带有未发现的地球式行星，”德国航空航天公司DLR的天文学家珍妮·达沃尔特（Jeanne Davoult）在一份声明中说。 “一项进一步的研究证实了这些系统容纳类似地球的行星的理论可能性。”
地球 行星 语句经常，“地球般的”世界 - 像地球一样，从某种意义上说，它们的质量与我们的星球相似，并且居住在恒星的宜居区 - 通常是偶然地发现的，通常是在观看数千名恒星用于过境星球的巨大调查中。但是，天文学家甚至希望找到地球大小的可居住区行星的几率，因此需要更有针对性的方法来寻找候选恒星。
质量 Star 可居住区这是导致Davoult在瑞士伯尔尼大学时开发算法的原因。像所有基于机器学习算法的模型一样，学会识别模式并根据算法看到这些模式的位置进行预测，必须对数据进行培训。但是，问题是，尽管到目前为止已经发现了将近6,000个系外行星，但我们在这些世界上拥有的信息是零散的。总的来说，即使有6,000个世界也不足以训练该算法。
所以，达沃尔特（Davoult）和她在伯尔尼大学（University of Bern），罗曼·埃尔特辛格（Romain Eltschinger）和Yann Alibert的同事转向了另一个能够根据我们对行星系统所知的世界模拟世界的模型。自2003年以来，伯尔尼大学的伯尔尼（Bern）模型一直在持续发展，并且随着更多数据和理论模型的可用性。
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