千百年來，人類從未停止過對星辰宇宙的思考和探索，受限於技術，我們對外太空的認識還極為有限。人工智慧技術的迅猛發展或許將加速這一進程。
北京時間15日凌晨2:00，美國宇航局對外舉行新聞發布會，正式宣布在一個恆星周圍發現了由8顆恆星組成的行星系統。這一發現背後的功臣正是谷歌公司的機器學習技術。
由於人口大爆炸和地球環境持續惡化，人類尋找與地球和太陽系類似的外太空系統作為第二家園的心情日益迫切。這種焦慮感在近些年的一系列科幻影視作品得到了強烈的呈現。
在此之前，太陽系一直是圍繞單個恆星已知行星數量最多天體系統，有多達8顆行星圍繞太陽運行。但15日凌晨的發布會上，科學家宣布在2545光年外有一個名為「克卜勒90」（Kepler-90）的恆星，它周圍有著同樣數量的行星運轉。
克卜勒90系統與太陽系的對比
利用美國宇航局克卜勒望遠鏡獲得的數據，天文學家近期發現了這個系統中隱藏的第八個行星。這顆行星名為Kepler-90i，是一顆小質量的巖石行星，由於距離恆星很近，公轉周期僅為大約14.4天，可以想像其地表溫度極高。
克卜勒90系統幾乎就像迷你版的太陽系
相比克卜勒90系統，其他行星系統或許在孕育生命方面會更加有優勢。此次發現的新的系外行星Kepler-90i比地球大約大出30%，它距離恆星很近，其地表溫度據估算可以達到800K以上（約合526攝氏度）以上。而最外側的行星Kepler-90h圍繞恆星公轉的軌道距離則與地球接近。
美國宇航局的克卜勒望遠鏡會記錄系外行星從恆星前方經過導致的恆星亮度輕微下降現象，這種亮度下降信號可以讓科學家們間接推算出行星的存在以及這顆行星的很多物理性質。克卜勒望遠鏡在長達4年的運行時間裡收集了3.5萬個可能的行星信號。科學家們運用自動化分析技術配合人工核對，對所有疑似信號進行判讀。但在最微弱的信號面前，這樣的分析方法常常會將它們遺漏掉。
於是，谷歌公司下屬「谷歌人工智慧」（Google AI）的高級軟體工程師克裡斯託佛·沙拉和美國宇航局薩根博士後研究員範德伯格想到了利用神經網絡技術對克卜勒望遠鏡的數據進行分析。
沙拉表示：「在我的業餘時間，我開始在網絡上檢索諸如『運用大數據搜尋系外行星』之類的話題，然後很快注意到克卜勒望遠鏡項目和對外公開發布的海量數據。」他說：「當數據太多，人工分析難以招架時 ，機器學習技術的用武之地就來了。」
他們使用此前已經經過篩選的1.5萬個信號案例來訓練一個計算機神經系統網絡，讓它學會去識別克卜勒望遠鏡數據集中的行星掩星信號。在這一訓練測試中，人工智慧對於真實系外行星信號和假信號的判斷正確率達到了96%以上。隨後，當計算機系統已經學會了如何識別掩星信號之後，研究小組開始嘗試讓計算機去對那些在周圍已經發現有行星存在的670顆恆星的數據再次進行分析篩查，科學家們認為這些已經被證明存在行星系統的恆星周圍是最有可能存在「漏網之魚」的地方，或許還有其他行星信號此前未能被注意到。
範德伯格表示：「我們發現了很多『假陽性』信號，但其中也可能隱藏著真實的信號。這就像翻遍各種小石塊，尋找真真的寶石的過程。如果你的篩子更好，你當然會撈到更多的石塊，但與此同時你撈到寶石的可能性也在增加。」
最終，該神經網絡在已經被歸檔的數據中發現了一個此前在進行人工分析時被忽略的微弱異常信號，最終證明這是天龍座方向上，恆星克卜勒-90周圍存在的第八顆行星。
Kepler-90i並非這一神經網絡系統找到的唯一寶石。在克卜勒80系統中，他們還找到了這一系統內的第六顆行星。這顆編號為Kepler-80g的系外行星大小與地球類似，它和與它同屬一個行星系統的另外4顆行星處於一個共振系統內。這樣將造就一個極為穩定的系統，類似之前引發轟動的，擁有7顆行星的TRAPPIST-1系統。
有關這些發現的相關論文已經被《天文學雜誌》接受並將在近期出版。沙拉和範德伯格下一步計劃讓人工智慧系統對整個克卜勒望遠鏡的全部數據進行篩選分析，屆時計算機將對超過15萬顆恆星的亮度數據進行篩查。