现在你有机会发现一颗新行星（在谷歌的帮助下）

去年 12 月，谷歌和美国宇航局的研究人员宣布，他们利用神经网络发现了两颗新的系外行星。

现在，用于这一发现的代码已经免费发布。

谷歌高级软件工程师 Chris Shallue 在公司的研究博客上写道：“我们希望此次发布能够为 NASA 其他任务开发类似模型提供一个有用的起点，比如 K2（开普勒的第二次任务）和即将进行的凌日系外行星勘测卫星任务。”

研究人员现在可以使用（并调整）计算机代码来寻找隐藏在开普勒太空望远镜收集的海量数据中的新世界。

开普勒任务及其继任者 K2 通过寻找天空中的闪烁来寻找系外行星。当一颗行星经过恒星和望远镜之间时，它会产生暂时的暗淡。从 2009 年到 2013 年开普勒任务结束，望远镜连续观测了大约 15 万颗恒星，坚定地盯着天空中的一片区域。

研究人员已经利用开普勒数据证实了 2,342 颗系外行星的存在，但仍有许多工作要做。在 Google 代码的 github 页面上，研究人员指出，开普勒数据有超过 300 万个文件（1TB），可能需要长达一周的时间才能完全下载。以较小的块查看数据更容易，这也是 Google 团队最初发现这两颗系外行星的方法。

自动化软件会寻找可能预示行星快速掠过的光线减弱，从而大大缩小数据范围。但天文学家仍需手动检查数据以确认行星的存在。可以理解的是，他们专注于最有可能的候选者，这留下了大量未经审查的数据。这就是谷歌开发的神经网络发挥作用的地方，它再次查看自动化软件可能错过的信号，并标记出可能的候选者。

谷歌的程序并不完美。它仍然会把双星或其他恒星现象误认为行星，而且它仍在开发中。

类似的方法已经使用了一段时间，但研究人员并没有使用机器大脑，而是转向了世界各地的人脑，将开普勒数据发布给“系外行星探测器”和“行星猎人”等项目，让公民科学家查看数据并标记出潜在的行星，以便天文学家进行更仔细的观察。

科学家们今年一月刚刚利用众包方法发现了一个多行星系统。

随着系外行星搜寻工作的持续进行，其他数据集也变得越来越容易获取。今年早些时候，一组大学发布了地面 WM 凯克天文台 20 年来积累的大量恒星数据集，该天文台也在寻找系外行星。

无论您是事后听到有关系外行星发现的消息后感到满意，还是想尝试用大脑（或计算机）亲自发现一颗系外行星，系外行星的搜索规模只会越来越大。下个月 NASA 发射凌日系外行星勘测卫星 (TESS) 后，搜索规模可能会进一步扩大，该卫星将观察太阳附近的 20 万颗明亮恒星，以查看哪些恒星可能与我们自己的太阳系相似。

附近的恒星附近可能隐藏着哪些未知的世界？除非我们去观察，否则我们永远不会知道。