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人工智能的胜利!英国科学家从NASA老数据中发现50颗新行星
英国研究人员利用人工智能识别出了50颗新行星，标志着天文学技术迎来重大突破。
近日，英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗博士（David Armstrong）领导的研究团队开发了一项新的机器学习算法，从美国航空航天局（NASA）的陈旧数据中，识别出太阳系外的行星。
“如果你站在那颗行星的表面，天空中有三个太阳，但其中两个非常遥远，看起来很小，”哈佛-史密森天体物理中心的天文学家、论文的第一作者詹妮弗·温特斯(Jennifer Winters)告诉《新科学家》(New Scientist)。
简介：华威大学最近使用一种AI算法，通过大数据学习使AI可以在观测时即时识别行星凌日信号，自动识别出系外行星，目前使用这套算法已经发现了50颗新的系外行星。
位于阿他加马沙漠的ALMA望远镜在金星上发现磷化氢气体，从磷化氢的气体量来看，这很可能是特定的微生物所产生的。
已被证实!50颗新行星!这个新的人工智能很给力
1、简介：华威大学最近使用一种AI算法，通过大数据学习使AI可以在观测时即时识别行星凌日信号，自动识别出系外行星，目前使用这套算法已经发现了50颗新的系外行星。
2、英国研究人员利用人工智能识别出了50颗新行星，标志着天文学技术迎来重大突破。
3、这50颗行星的范围从比海王星大到比地球小，轨道周期范围从200天到一天不等。通过确认这50个行星是真实的，天文学家现在可以优先使用专用望远镜对它们进行进一步观察。
4、科学家们用已确认身份的系外行星数据和“假行星”的数据来训练神经网络（一种人工智能算法），这样能在新的数据中识别出那些明显的迹象（信号）。
5、OpenKS给出了新路径新方法。杭州量知数据 科技 有限公司以OpenKS知识计算引擎为内核，研制了SuperMind智能计算平台。相较于传统人工方式，通过这个平台，最快只需一周即可构建完成高质量的产业链及创新链知识图谱。
6、机器视觉和语音识别是主要市场 技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。
AI找星星:挖掘天文学数据库金矿,人工智能用于天体物理学
1、天文学家有两种方法探测太阳系外的行星。一种是径向速度方法，它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动。第二种是更敏感的技术， 也是凌日系外行星巡天卫星和开普勒采用的技术， 它主要依靠宿主星的亮度变化。
2、在云和AI的辅助下，脉冲星搜索效率将得到显著提升——前述数据的处理，如果通过AI预筛选，只需要3天时间就可以完成。
3、生成模型在这项研究中取得的成功并不意味着天文学家和研究者就是多余的。但这似乎提醒研究者们——仅仅掌握了大量数据的人工智能系统就能够完成对天体物理学的学习。
4、可以说，中国科学家在利用天眼作为天体设备搜寻脉冲星方面，已经具备一定的领先性和成熟经验。而这一领先性有望被再度提升。
5、研究人员利用人工智能的深度学习方法，发现了38个新的强引力透镜候选体，为研究天体物理学问题提供了新的“宇宙探针”候选体。近年来，随着技术日益进步，天文学研究中产生了海量数据。
6、宇宙学模拟对于天体物理学来说是不可或缺的。科学家们利用模拟来预测宇宙在各种情况下的样子，例如，如果拉开宇宙的暗能量随时间变化。然后通过望远镜观察，可以确认模拟的预测是否符合现实。
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