據外媒報導，我們的行星搜尋望遠鏡已經非常出色地完成了它們的工作，它們已經確定了太陽系外數千個可能的行星位置。不過這意味著科學家們必須篩選大量的數據以確定哪些是真正的行星、哪些什麼是假扮的行星。由英國華威大學的David Armstrong領導的一個研究小組已經研究出如何利用人工智能(AI)來處理一些繁重的行星確認工作，這給天文學家提供了一個幫助確認遙遠世界的新工具。

該研究團隊創建了一種機器學習算法並利用已經確認的行星數據和NASA已退役的開普勒任務的誤報數據對其進行訓練。然後他們將其釋放出來進而讓系統分析一組未經證實的候選行星–數據同樣來自開普勒。最後，AI系統確認了其中的50顆行星，這是第一次取得這樣的技術突破。

“我們開發的算法可以讓我們對50個候選行星進行驗證並將它們升級為真正的行星，”Armstrong在華威大學週二的新聞稿中說道。確認行星可以幫助科學家們將他們的資源用於太空中有趣的地點，而不用把時間浪費在“假”行星上。

用這種方法確認行星的能力的確是一個進步。科學家們一直在使用機器學習對候選人進行排名。

這項技術有望對在TESS和ESA計劃中的PLATO任務等項目產生的大量數據中進行篩選。

不過Armstron表示，他們仍需要花時間訓練算法，但一旦訓練完成，他們就將能更容易將其應用於未來的候選行星中，“你也可以結合新的發現來逐步對其進行改進。”