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机器学习帮助识别宜居系外行星

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机器学习帮助识别宜居系外行星

wanwan (42055)发表于 2022年03月23日 16时05分 星期三 新浪微博分享 豆瓣分享 来自彗星来临
系外行星研究领域正经历翻天覆地的变化。迄今为止已确认了数千颗系外行星。有如此之多的行星可供研究，再加上望远镜灵敏度和数据分析的改进，研究的重点正在从发现转向界定。天文生物学家不再简单地寻找更多的行星，而是研究“潜在可居住”的世界，寻找可能的“生物特征”。水是地球上所有生命依赖的物质，因此它对系外行星和天体生物学研究非常重要。这种重要性反映在 NASA 的口号之中——“跟着水走”，这也是 Lisa Kaltenegger 和 Dang Pham 在 arXiv 上所发表论文的标题的灵感来源。“行星表面的液态水是潜在生命的明显标志之一——我在这里说‘潜在’是因为我们不知道还需要什么才能让生命产生。但是液态水是一个良好开端。所以我们使用了 NASA 的口号‘跟着水走’并提出疑问：怎样才能在宜居带系外行星的岩石表面上找到水？做光谱分析很花时间，因此我们正寻找一种更快捷的方法初步识别出有希望的行星——那些有液态水的行星。”目前天文学家仅限于寻找莱曼-α吸收线，这表明系外行星大气中存在氢气。这是大气水蒸气暴露在太阳紫外线辐射之下的副产品，这个过程导致它被化学分解成氢气和氧分子（O2）——前者散失到太空中，后者则被保留下来。

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