加拿大科學家開發機器學習軟體：用於探索外星生命

　　加拿大多倫多大學科學家近日開發出一款機器學習軟體，這款機器學習軟體可用於發現外太空的外星生命。

塔馬約帶領研究團隊致力於研究如何利用機器學習技術解決特定科學問題。

　　現有的探測系外行星的方法可以檢測它們的大小和軌道周期。但是，這些技術仍然無法測量其質量以及橢圓軌道的具體形狀，這些因素都是影響行星系統穩定性的關鍵因素。新的人工智慧技術可以獲取這些數據。

　　新浪科技訊 北京時間1月10日消息，據國外媒體報道，加拿大多倫多大學科學家近日根據谷歌公司和Netflix公司的演算法開發出一款機器學習軟體。研究人員認為，這款機器學習軟體可用於發現外太空的外星生命。據了解，這款強大的軟體比傳統的預測一個行星系統是否有生命存在的方法要快1000倍。研究人員希望，這種軟體將可以用於各種系統中，能夠提供關於系外行星各種有價值的信息，並測定它們的穩定性以及生命宜居性。

　　這款軟體利用的是機器學習技術，這也是人工智慧技術的一種，計算機可以根據人類編寫的程序以及不斷補充的數據進行自我學習。先進的系統可以教會它們自己如何處理不同的數據並不斷改進自己。加拿大多倫多大學的科學家們就是利用這一技術去尋找可能存在生命的遙遠行星系統，他們的研究成果發表於《天體物理學雜誌快報》之上。

　　研究項目負責人、加拿大多倫多大學士嘉堡校區行星科學中心科學家丹-塔馬約表示，「機器學習以其強大的功能解決了天體物理學領域的一大難題。它可以預測行星系統是否穩定。」研究人員解釋說，知道一個行星系統穩定與否，也就大概了解了這個系統最初形成的過程。塔馬約表示，現在有無數探測系外行星的方法，這些方法可以提供關於目標行星的大小或軌道周期的有用信息。

　　然而，這種技術仍然無法測量目標行星的質量以及它們橢圓軌道的具體形狀，這些因素又是影響行星穩定的關鍵因素。為了完成這項研究，塔馬約帶領研究團隊在士嘉堡校區成立了一系列工作室，致力於研究如何利用機器學習技術解決特定科學問題。塔馬約表示，「我們的發現告訴我們，通過對機器學習模型進行數周的計算和訓練，可以證明我們的嘗試是值得的，因為這種工具不僅僅很精確，而且運行速度更快。」

　　美國宇航局將於明年發射凌星系外行星巡天望遠鏡。屆時，利用凌星系外行星巡天望遠鏡的分析數據，這款機器學習工具將變得更加便捷。「這將是一款非常有用的工具，因為預測穩定性也可以幫助我們了解關於這個行星系統更多的信息，從其質量上限到各種反常行為。」（彬彬）