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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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？
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。
作者：太空精酿
会不会又有标题说“天文学家要失业”？
这次说的是2009年发射升空的开普勒太空望远镜在距离地球2545光年的地方发现了另一个“太阳系”：有共计8颗行星围绕着一个暂时被命名为开普勒-90的恒星运动，这颗恒星与太阳非常接近。
而人类目前已知的含有行星的天体系统中，仅仅它和太阳系拥有8颗行星，着实是两个庞大的家族！
开普勒望远镜名字来自于人类伟大的天文学家约翰内斯·开普勒，他总结的开普勒三大定律成为人类认识宇宙的基础。向他致敬，开普勒望远镜的首要目标是发现太阳系外的类似地球的行星。
换句话说，发现外星生命的家园。
为此，科学家们可谓煞费苦心，为了让它观测到更多信息，巧妙设计了四大绝活：
1. 轨道：这个望远镜现在运行在尾随地球但处于外侧的周期达372.5天的轨道上，它最大限度回避了太阳和地球的影响，能够长期在稳定平台上观测目标。
2. 火眼金睛：开普勒望远镜观测系外行星的方式是凌日法，即行星挡在恒星前面时会导致恒星的亮度稍微降低，如果观测到连续三次凌日，就可以确定它是颗凌日行星，从而得到它的轨道周期、大致大小等信息。
3. 明察秋毫：可以想象，开普勒观测到的恒星与地球之间的距离以光年计，这么远的距离时恒星不过是一个不起眼的小点，而观测它微弱的亮度变化更是难上加难，必须要求望远镜能够看到极其微弱的细节。而开普勒望远镜的观测精度达到了惊人的0.01%星等。这是个什么概念呢：就好比是人的肉眼看一个极亮的探照灯，已经看不到任何东西了，但此时有一粒极小的灰尘从灯前飞过对探照灯亮度造成的影响。
4. 目不转睛：行星凌日并不容易观测到，而宇宙又是如此之大且充满了各种干扰。开普勒望远镜发射后，目前观测目标定位在天鹅座附近的一小块星空，每隔80天做出一定变化。它每次观测数量多达14.5万颗恒星，每隔30分钟就会拍一张照片，对比它们的区别，如果有任何一颗恒星出现亮度异常，就要继续确认是否发生了行星凌日现象。
人类目前已知的含有行星的系统 ©NASA在这种情况下，几年来开普勒望远镜将人类已知含行星的系统数量扩大到了2658个！总行星数量超过4000颗！
而今天公布的就是唯一能和太阳系相媲美的！
但你认为这就完了么？
真正让人吃惊的地方在后面！
开普勒-90系统和太阳系对比图 ©NASA事实上，在这个新“太阳系”数据被记录下来后，人类科学家对它们进行了分析，认为这里可能拥有6-7颗行星。
对于一些多行星的系统，距离恒星过近的行星往往由于体积过小和公转周期过快，很难被确认。但这个时候能够深度机器学习的人工智能出现了，它来自于谷歌研发人工智能的专业团队。
相信整个人类还处在被阿尔法狗虐智商、被Atlas机器人虐身体素质的阴影里没有出来，而这次，它们又要出来虐世界上最顶级的科学家们了。o(>﹏<)o
研发团队找科学家们要了15000组开普勒观测到、并被科学家们花了数年后确认已经是完全正确的信号，于是这套智能系统开始分析它们，从0学习如何辨别系外行星。
按照采访时谷歌团队技术负责人的说法：“仅仅用了两个小时，它（人工智能）就能分析完所有的数据”。
而NASA的科学家们在用新数据对它进行考核之后说：“它的考试成绩达到了96分！（96%的正确率）”。
这远不是顶级科学家可以在两个小时内达到的成绩，即便给一个普通人10000小时定律的学习过程，他也几乎不可能达到这个高度。发现了人工智能的强大之后，科学家们迅速把自己以前完全搞不定的数据扔给它处理，尤其是那些拥有较多行星数量的系统。
不出意外，人工智能在开普勒-90系统中发现了科学家们未曾发现的开普勒-90i，这是一颗周期仅有14.4天的较小岩石质地（类地）行星，它还确认了另外7颗的准确信号。除此之外，之前科学家无法确认的开普勒-80系统内，它也发现了一个新行星开普勒-80g，将这个系统内总行星数扩大到了6颗。
但故事还没有结束，因为人工智能觉得人类太弱了，才给它这么一点信息。
开普勒望远镜仅仅观测了左图中橙色的区域，大概仅相当于太阳系中最远到地球附近的距离 ©NASA可以看到，开普勒望远镜在观测这颗恒星时，仅仅这么小的区域中，就发现了8颗行星！最远的一颗放到太阳系中已经可以成为第一大行星，超过木星。而太阳系内同等的区域内仅仅发现了水星、金星和地球三颗。
这意味着开普勒-90系统，极有可能是个超级庞大的家族，拥有数量众多的多种行星，实际数量几乎不可能止于8颗！
但到底有多少，人类就无法回答了。
人工智能团队“建议”科学家们持续观测这个系统，它们一定能做出更大发现。
人类对系外行星数量的了解被开普勒望远镜（黄色小点）极大提升，而这些大都与地球的尺寸类似 ©NASA按照开普勒望远镜工作这几年的状态，它发现几乎每一个恒星附近都存在行星系统，而每六个系统里就有一颗类似地球的行星处在宜居带上。在宜居带内，行星上可能存在液态水，也可能孕育与地球类似的生命。
然而，
目前银河系里估计出来的恒星数量大约有1000亿-4000亿个！
目前人类已经观测到的宇宙中，像银河系这样的星系大约有1000亿个！
目前人类的研究还在不断把人类认识到的宇宙大小持续扩大！
因此，NASA科学家根据开普勒望远镜的数据统计，估计宇宙中像地球一样的行星数量大约为以下这个级别：
16,999,999,999,983,000,000,000
但这还没完，下一代的凌日系外行星巡天望远镜（Transiting Exoplanet Survey Satellite）将在2018年初发射，詹姆斯韦伯望远镜（James Webb Space Telescope）将在2019年发射，广域红外巡天望远镜（Wide Field Infrared Survey Telescope）将在2020年发射。
它们将极大提升人类对系外行星的了解，人类发现的系外行星数量预计将呈几何级数上升。
这次的发现公布已经告诉我们人工智能开始涉足人类最顶级的科研，而未来这些太空望远镜的数据必然也越来越多依靠它们来分析。如果真的发现了外星人的微弱信号，无疑也是人工智能最先发现。
但是，将会是由谁、是否、何时、如何做出回答呢？
出品：科普中国
监制：中国科学院计算机网络信息中心
前面几个答主都说的挺好了，我补个太长不看版吧。
发现了什么
两颗新的地外行星Kepler-80g和Kepler-90i，意思是Kepler-80这颗恒星新发现了一个行星，编号g；Kepler-90这颗恒星新发现了一个行星，编号i
通过什么发现的
凌日法，即通过观测行星飞到恒星前面挡住了一部分恒星的时候恒星亮度的变化，显然，越小的行星越难观测到
这次干了啥？
说是“发现”，更准确地说是“找到”，数据是开普勒望远镜早都获取了的，判别指标也是现成的，只是让人检索和判断的效率太低，通过培训AI让AI在这些海量数据里检索而已。
有啥亮点？仔细看图
展望？
对机器学习：让AI继续找吧，海量数据，大有可为。
对Kepler-90系统：这就发现八个了？还有那么多数据没有check呢，行星数目超过太阳系指日可待呀……
怎么看待…
多大点事儿呀…这还要发个发布会？！
欢迎我知乎专栏的同名微信公众号永结无情游相期邈云汉（haibaraemily_planets），不要问我为什么不是完全同名的，扎心……
参考链接
Artificial Intelligence, NASA Data Used to Discover Exoplanet
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