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發生了什么：Google 和得克薩斯大學奧斯丁分校合作，采用機器學習算法對美國宇航局開普勒天文望遠鏡獲取的數據進行分析，并成功地在開普勒-90 星系中找到了一顆新的地外行星，被命名為開普勒-90i。

本次研究中，人工智能還在另外一個星系開普勒-80 里找到了一顆新行星，被命名為開普勒-80g。

為什么重要：開普勒-90 星系距離地球 2,545 光年(約 24,077 萬億公里)，加上新發現的開普勒-90i，該星系一共擁有 8 顆行星。根據美國宇航局的專家保羅·赫茲 (Paul Hertz)，開普勒-90星系成為了迄今為止人類天文觀測到的行星最多的星系，和太陽系打了個平手。

此為概念圖，并非行星的真實大小和軌道距離

天文學界的共識是，觀測其它擁有行星系統，特別是像開普勒-90 這種和太陽系有著明顯相同點的星系，對于人類探索宇宙有著重要的意義。比如，一個和太陽系近似的星系中可能有和地球類似的行星→生命存在的可能性較高。

遺憾的是：開普勒-90i 比地球大約大 30%，和開普勒-90(恒星)的距離比地日距離近的多，甚至比水星-太陽距離還近。在開普勒-90i 上，一年只有 14.4 天。其地表溫度約 800 華氏度/427 攝氏度，幾乎不可能有碳基生命存在。

怎么發現的：當行星公轉行至觀測者和恒星之間并經過，會短暫地遮蓋恒星的一部分，恒星的可觀測亮度會產生微弱的變化。目前，天文學家們正是通過觀測這一變化來發現行星。(如下圖)

在本次研究中，開普勒-90 星系的所有行星都運行在一個比地球軌道還要小的空間里，而新發現的開普勒-90i距離恒星非常近，而且它的軌道里面還有另外兩顆公轉速度更快的行星——所有的這一切事實，都干擾了天文學家對其進行觀測。

左：太陽系水星、火星、地球;右：開普勒-90 星系

人工智能派上用場：Google 利用開普勒天文望遠鏡觀測到，但已經被美國宇航局標記過(也即用過)的 1.5 萬個恒星數據，訓練了一個卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks)。訓練結果顯示，神經網絡判別行星的準確率高達 96%。

然后，研究人員把一個 2009 到 2013 年觀測到的 670 顆恒星的數據集，給這個神經網絡進行處理。通過微小的特征變化，人工智能給出了它認為這兩個星系存在地外行星高可能性的答案。經過研究人員的驗證，確認了這兩顆新的行星。

接下來會怎樣：研究人員將繼續采用人工智能，對開普勒天文望遠鏡觀測到的，多達 15 萬顆恒星的大數據集進行分析，試圖發現更多的地外行星。

樂觀估計，人工智能很可能再次發現新的行星，并且這些行星有可能存在于比開普勒-90更像太陽系的星系中，有著更加適宜生命存在的地表環境。

自從 2009 年啟用，人類通過開普勒天文望遠鏡已經完成了諸多重要的發現，比如距離地球 40 光年的“超級地球” LHS 1140b、“熔巖地球”開普勒-10b，以及圍繞雙恒星系統運行的超級行星開普勒-16(AB)b(就像《星球大戰》里盧克·天行者的老家塔圖因一樣)。

通過翻譯、發現疾病和預防自殺，人工智能正在幫助我們成為更好的人類。而今天，它再次證明了自己對人類在外太空探索上的重要意義。