谷歌联合多所大学使用深度学习技术 发现2颗系外行星

    据美国科技媒体VentureBeat报道， 谷歌和多所大学的研究人员使用AstroNet K2卷积神经网络发现了两颗系外行星（太阳系以外的行星），另外还有14个疑似系外行星的天体。
    这项声明的基础是去年由哈佛大学天体物理学家安德鲁·范德伯格（Andrew Vanderburg）和谷歌人工智能专家克里斯·沙鲁（Chris Shallue）共同发表的一项研究。他们当时利用机器学习算法来筛选开普勒天文望远镜的数据，寻找各种天体。谷歌后来把使用开普勒的数据训练过的系外行星搜索源代码放到GitHub上。
    开普勒天文望远镜于2009年启动运行，最初四年用于研究可能像地球一样的行星。它观察了超过20万颗天体，但由于机械故障，导致其无法对焦于某一片天空，使得数据非常分散。这台望远镜也在去年正式退役。
    为了克服这种挑战，研究人员共收集了3万张有特点的图片，其中有2．2万张用于训练半监督式人工智能系统。AstroNet K2应用于测试数据库时的准确率达到98％。
    谷歌大脑团队、加州大学伯克利分校天文系、德克萨斯大学奥斯汀分校天文系，以及哈佛·史密森天体研究中心共同发表了这篇论文。