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计算机利用图像搜索遥远的行星
为了寻找遥远的宜居行星，美国宇航局创建了一个项目，利用研究望远镜图像的志愿者来寻找恒星周围的碎片盘，这些碎片盘可以提供系外行星的良好证据。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）为了寻找遥远的宜居行星，美国宇航局创建了一个项目，利用研究望远镜图像的志愿者来寻找恒星周围的碎片盘，这些碎片盘可以提供系外行星的良好证据。
利用该项目的成果，麻省理工学院的科学家目前正在准备一个机器学习系统来搜索此类磁盘碎片。勘探工作的规模需要引入自动化系统。如今，美国宇航局广红外探索项目 (WISE) 积累的数据中有近 7.5 亿个可能的光源。
在测试机器学习系统时，在 97% 的情况下，垃圾盘碎片的识别与人类的结果一致。研究人员还训练该系统根据碎片盘包含可检测到的系外行星的可能性对碎片盘进行排名。研究人员报告说，他们的系统识别出了 367 个以前未探索过的天体，它们是特别有希望进一步研究的候选天体。
这项工作是一种不同寻常的机器学习方法，由麻省理工学院天文台首席科学家 Victor Pankratius 倡导。潘克拉蒂斯认为，如果机器学习系统明确包含一些科学理解来帮助指导他们搜索相关性或识别可能具有科学兴趣的异常现象，那么机器学习系统在科学中将会更有用。