如何评价 2017.12.14 NASA 借助谷歌的机器学习系统发现同样有八颗行星的开普勒90 系统?

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用深度学习方法在开普勒望远镜的数据中发现的两颗新行星——Kepler-80g和Kepler-90i。

使用的算法叫做卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)。开普勒望远镜的数据挖掘已经进入了机器学习时代。

一个简单的神经网络的例子,根据输入图片判断是汪星人还是喵星人。

开普勒望远镜在探测凌星信号的同时也会找到大量的虚假信号,例如食双星或者恒星表面的黑子。谷歌公司的研究人员Christopher J. Shallue和得州大学的Andrew Vanderburg用卷积神经网络方法对模型进行训练,而后重新分析了开普勒望远镜已经找到行星系统的光变曲线,特别是带有多个行星的系统,结果发现了9个概率大于80%的信号,其中概率大于90%的有4个。进一步统计验证得到了两个新行星——Kepler-80g和Kepler-90i。


Kepler-80g之前已经发现有5颗行星,轨道周期从里向外分别是0.99天(f)、3.07天(d)、4.65天(e)、7.05天(b)、9.52天(c)。注意行星命名的顺序并不是从里向外,而是根据发现时间的先后。

新发现的行星Kepler-80g位于最外侧,周期是14.65天,半径是地球的1.13倍。

Kepler-80是个很有意思的系统,外侧4颗行星(debc)的轨道处于一种罕见的三天体共振状态,称为“拉普拉斯共振”,也就是说,3颗行星的轨道周期P1、P2、P3满足以下关系:

\frac{p}{P_1}-\frac{p+q}{P_2}+\frac{q}{P_3}\approx0

其中p、q都是整数。我们把这四颗行星拿出来看,就会发现d、e、b三颗行星符合 (p, q) = (2,3),e、b、c三颗行星符合 (p, q) = (1, 2)。新发现的 Kepler-80g 延续了这种关系,b、c、g三颗行星符合 (p, q) = (1, 1)。

虽然两颗行星的轨道共振在系外行星里很常见,但是这种三颗行星的共振关系却很少有。太阳系里已知木星的3颗卫星和冥王星的3颗卫星都存在这种关系。


再来看一下Kepler-90i。Kepler-90先前已经发现带有7颗行星,这次发现使总数上升到8颗,与太阳系行星数目持平,和太阳系并列成为已知的带有行星数量最多的系统 。

新行星的轨道周期是14.4天,正好填补了c和d行星之间的空白地带,半径是地球的1.32倍。可以看到Kepler-90很像是一个缩小版的太阳系,内侧6颗行星半径很小,很有可能是岩石构成的,外侧两颗行星半径偏大,可能是气体行星。

事实上如果把这个行星系统放到太阳系里比较,那么这8颗行星都位于地球的轨道之内。

那么很自然的问题是外面还有没有更多的行星呢?答案是很有可能。但是因为周期和距离的限制,开普勒望远镜很难探测到它们。

未来可以期待,随着机器学习方法的完善,我们还能从开普勒望远镜这个宝库中发掘出更多有意思的系外行星。