天文學(xué)家克里斯·林(Chris Lam)和戴維·基普(David Kipping)進(jìn)行的一項研究表明，人工智能為科學(xué)家提供了研究行星宜居性的新希望。他們的工作著(zhù)眼于所謂的“塔圖因”，并使用機器學(xué)習技術(shù)來(lái)計算此類(lèi)行星存活進(jìn)入穩定軌道的可能性。這項研究發(fā)表在《皇家天文學(xué)會(huì )月刊》上。

外接行星是指繞著(zhù)兩顆恒星而不是僅繞一顆恒星運行的行星，這很像《星球大戰》系列中虛構的塔圖因行星。到目前為止，已經(jīng)發(fā)現了數十個(gè)這樣的行星，但是很難確定它們是否可居住。

繞著(zhù)兩顆恒星而不是只繞四顆恒星移動(dòng)會(huì )導致行星軌道發(fā)生巨大變化，這意味著(zhù)它通常要么完全從系統中彈出，要么劇烈撞擊到其雙星中的一顆。一旦將多余的恒星投入混合，計算給定行星中哪些會(huì )發(fā)生的傳統方法就變得非常復雜。

研究的主要作者，哥倫比亞大學(xué)的剛畢業(yè)的蘭姆解釋說(shuō)：“當我們使用傳統方法模擬數百萬(wàn)個(gè)不同軌道的可能行星時(shí)，我們發(fā)現行星被預測為穩定的，顯然不穩定，反之亦然。”

為了使生命進(jìn)化，行星需要生存數十億年，因此，確定軌道是否穩定是可居住性的重要問(wèn)題。這項新工作展示了即使基于牛頓的重力和運動(dòng)定律的標準方法崩潰了，機器學(xué)習也可以做出準確的預測。

這項工作的主管Kipping教授說(shuō)：“具有眾多復雜的，相互關(guān)聯(lián)的參數的分類(lèi)是機器學(xué)習的理想選擇。”

在創(chuàng )建了千萬(wàn)個(gè)具有不同軌道的假想的塔圖因人并模擬每個(gè)人來(lái)測試穩定性之后，這個(gè)龐大的訓練集被饋入了深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )。在短短幾個(gè)小時(shí)內，該網(wǎng)絡(luò )就可以超越標準方法的準確性。

更多環(huán)聯(lián)星運轉行星看上去將NASA的行運太陽(yáng)系外行星勘測衛星(TESS)任務(wù)被發(fā)現的，林希望他們幫助工作：“我們的模型可以幫助天文學(xué)家知道哪些區域是最好的搜索周邊的二進(jìn)制行星恒星，這將有希望幫助我們發(fā)現了新的系外行星，并更好地了解了它們的特性。”