机器学习的应用范围实在是非常广泛,谷歌现在已经应用其人工智能帮助发现了两个以前一直被忽略的系外行星。
自 2009 年发射以来,美国宇航局的开普勒太空望远镜一直在负责搜寻系外行星,它在四年的时间里观测到了 20 万个行星,并且每隔 30 分钟拍摄一张图像,得出约 140 亿个数据点。不过这也导致了 2 万亿个可能的行星轨道,而传统的筛选方法是使用软件计算或者手算轨道。
不过一位谷歌的 AI 研究人员打算使用机器学习来让这一过程编的更加迅速和准确,而他建立的识别模型识别正确约为 96 %,而他们最终从开普勒得到的数据中发现了两颗系外行星——开普勒 80 g 和开普勒 90 i。
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