珠海管件胶厂 AI捕捉隐藏信号发现数十颗新系外行星

幅艺术印象图展示了颗用哈勃望远镜发现的热木星系外行星，它其靠近其母星，距离仅75万英里，完成次完整轨道运行需10.5小时。这颗木星大小的星球围绕着银河系中心附近的颗遥远红矮星运行，哈勃望远镜通过它凌日时星光的变暗现象发现了它。

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通过将机器学习应用于庞大的TESS数据集，研究人员已构建出迄今为止精确的近地系外行星目录之。

华威大学的天文学利用应用于美国国航空局（NASA）凌日系外行星勘测卫星（TESS）数据的新型人工智能系统，已确认了100多颗系外行星，其中包括31颗新发现的行星。该任务通过扫描天空，寻找行星从其主星前经过时产生的星光轻微变暗现象。

这些发表在《MNRAS》上的研究结果来自个名为RAVEN的新开发的人工智能管道。研究团队用它分析了TESS头四年收集到的过220万颗恒星的观测数据。他们的搜索是轨道短的行星——这些行星绕其恒星周的时间不到16天，以好地了解这些近距行星的普遍程度。

使用我们新开发的RAVEN管道，我们成功验证了118颗新行星，以及过2000个质量的行星候选体，其中近1000个是全新的，华威大学博士后研究员、作者MarinaLafargaMagro博士说。这是特征明确的近距行星样本之，将帮助我们确定未来研究中有前景的系统。

在已确认的行星中，有几个特别重要的类别：

绕恒星运行周期不足24小时的短周期行星 海星沙漠行星，种在预期行星稀少的区域发现的罕见类型 轨道紧凑的多行星系统，包括围绕同恒星新发现的行星对

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现代天文观测常常标记出数千颗可能存在的行星，但验证哪些信号是真实的仍然很困难。许多信号来自食双星等现象。

挑战在于确定这种变暗现象究竟是由环绕恒星运行的行星引起的，还是由其他因素（比如食双星）引起的——这正是RAVEN试图解答的问题。它的优势源于我们精心创建的数据集，其中包含数十万颗真实模拟的行星以及其他可能伪装成行星的天体物理事件。我们训练了机器学习模型来识别数据中的模式，从而判断我们检测到的事件类型，这正是AI模型所擅长的。该流程开发的华威大学的安德烈亚斯哈吉乔乌博士表示。

多行星近轨道系统的个例子——开普勒11系统。开普勒11是颗类日恒星，周围有六颗行星环绕。有时会有两颗或多行星同时从恒星前经过，正如美国国航空局开普勒太空船观测到的三颗行星同时凌日的艺术概念图所示。图片来源：美国国航空局蒂姆派尔。

此外，RAVEN被设计为可次处理整个流程，从检测信号，保温护角专用胶到利用机器学习进行审核，再到进行统计验证。这使得该流程相比那些仅关注工作流特定部分的当代工具具优势。

华威大学教授、RAVEN研究的资共同作者大卫阿姆斯特朗博士补充道：RAVEN使我们能够致且客观地分析庞大的数据集。由于该流程经过充分测试和仔细验证，这不仅是份潜在行星的清单——它也足够可靠，可作为样本用于绘制类太阳恒星周围不同类型行星的分布情况。

行星普遍存在情况

有了这个庞大且定义明确的数据集，研究人员得以越单个发现，去研究整体趋势。在篇配套的MNRAS研究论文中，他们测量了类太阳恒星周围出现近轨道行星的频率，并以前所未有的细节按轨道周期和行星大小绘制了结果。

他们发现，大约9到10的类太阳恒星拥有颗近距行星。这与美国国航空局（NASA）开普勒任务的早期结果致，但RAVEN将不确定降低了多达十倍。

这项研究还次直接测量了海星沙漠行星，结果显示它们仅存在于0.08的类太阳恒星周围。华威大学博士后、该种群研究的主要作者崔开明博士表示：我们次能够用精确数字来描述这片‘沙漠’有多空旷。这些测量结果表明，在研究行星种群面，TESS现在可以与开普勒相媲美，在某些情况下甚至过了它。

未来发现的基础

这些研究共同强调了大规模天文数据与人工智能如何协同动发现。这种法不仅能识别新行星，还能提结果的可信度，并加对行星系统的理解。

该团队还发布了交互式工具和目录，使其他研究人员能够利用地面望远镜和后续任务（如欧空局的PLATO）探索研究结果并选择有前景的未来观测目标。

参考文献：

使用RAVEN在TESSSPOCFFIs中自动搜索凌日行星：过100颗新验证行星和2000多颗已审查候选行星作者：M拉法加、DJ阿姆斯特朗、K崔、A哈吉耶奥吉欧、V库诺瓦茨、L多伊尔、EM布莱恩特、RF迪亚兹、LA涅托及A奥斯本，近期，《皇天文学会月刊》。DOI：10.1093mnrasstag512

环绕FGK主序星的近距TESS系外行星的人口统计学研究，作者：崔开明、大卫J阿姆斯特朗、安德烈亚斯哈吉乔乌、玛丽娜拉法加、韦达德库诺瓦茨、劳伦道尔、路易斯奥古斯丁涅托、罗德里戈F迪亚斯，近期发表于《皇天文学会月刊》，DOI：10.1093mnrasstag022。

本研究得到了英国研究与创新署（UKRI）地平线前沿研究保障计划——INNATE的资助。参考编号：EPX0275621

BY: University of Warwick

FY: AI

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