美國太空總署(NASA)在科網巨企Google神經網絡人工智能(AI)技術的協助下，成功從開普勒太空望遠鏡的觀測數據中，找到兩個全新的系外行星，當中一個位於距離地球2,545光年的「開普勒90」星系中，令該星系被發現的行星總數增至8顆，是人類首次發現與太陽系行星數量一樣多的星系。Google計劃今後公開人工智能程式的原始碼，讓一般人也可以利用家用電腦參與這項龐大的「獵星行動」。
今次是NASA首次使用神經網絡人工智能尋找行星，相關程式則由Google與得州大學的專家共同研發。神經網絡人工智能的特點是能夠自我學習，研究人員先用1.5萬開普勒望遠鏡的訊號，訓練神經網絡識別系外行星和其他星體，在神經網絡「學會」後，研究人員再讓它分析670個此前已用其他方法發現過行星的星系，這些星系都擁有多個行星，而且被認為能找到更多行星。
距恒星太近 難孕育生命
結果不出所料，神經網絡成功從「開普勒80」和「開普勒90」兩個星系發現兩顆新行星，分別命名為「開普勒80g」及「開普勒90i」。其中「開普勒90i」比地球大約30%，每14.4天公轉一周，由於距離恒星太近，其表面溫度高達攝氏426度，與太陽系中的水星類似，存在生命的可能性很低。
「開普勒90」是比太陽系小得多的星系，該星系最外圍的行星「開普勒90h」是一顆木星大小的氣體巨行星，公轉時間為331.6日，比地球更短，與恒星的距離也比日地距離更接近。
準繩度達96% 探索15萬星系
近年，各種研究均採用人工智能進行研究，人工智能的機器學習系統能在短時間內深度分析大批資料，準繩度還會隨時間和資料庫大小而提升。NASA表示，在本次研究中大顯身手的人工智能程式的準繩度已達96%。開普勒望遠鏡項目科學家多森笑言自己的地位幾乎不保，「隨着處理資料的人工神經網絡愈來愈成熟，誰知道它還可以發現什麼」。Google和得州大學均計劃今後進一步分析開普勒望遠鏡數據，在其餘15萬個星系尋找新行星。
Google人工智能研究員沙洛稱，開普勒望遠鏡多年來傳回大量數據，根本無法單靠人手處理，因此以往科學家只能針對最強的訊號作研究，整個過程就像「在草坪上找針」，機械學習正正能為龐大的星系分析工程帶來曙光。不過沙洛強調，這並不代表天文學家今後會失業，反而有望提高工作效率，並產生更大影響力。
■美聯社/法新社/路透社