本文摘要：在不间断探寻辽阔太空的过程中，美国国家航空航天局（NASA）更加意识到：取得的数据实在太多了！这是人类技术更加强劲的反映。升空过来的大小探测器，一个个野心勃勃，剑指前辈望远镜们不肯想象的每一处深空，同时，回到的数据夜以继日地积累着。可这些数据都是要分析的啊……科学家们扶着额头想要。 这不是雇几个实习生就能协助解决问题的问题，幸而，有人工智能（AI）在。数据如山倒，分析如抽丝分析海量数据，到底要面临多大压力？

在不间断探寻辽阔太空的过程中，美国国家航空航天局（NASA）更加意识到：取得的数据实在太多了！这是人类技术更加强劲的反映。升空过来的大小探测器，一个个野心勃勃，剑指前辈望远镜们不肯想象的每一处深空，同时，回到的数据夜以继日地积累着。可这些数据都是要分析的啊……科学家们扶着额头想要。

这不是雇几个实习生就能协助解决问题的问题，幸而，有人工智能（AI）在。数据如山倒，分析如抽丝分析海量数据，到底要面临多大压力？以开普勒太空望远镜为事例，其在2009年升空升空，是世界首个用作观测太阳系外类地行星的飞行器。仅有在最初3年半的任务期内，开普勒望远镜就对多达15万个恒星系统进行大大监控，从而产生了可观的数据集。

这些数据首先要经由计算机处置，但当计算机辨识出有一定的信号时，又必需依赖人工分析，辨别其否为行星轨道所产生，这项极大的筛查工作依靠NASA的科学家甚至科学小组，都没十分有效地的方法已完成。曾多次，NASA尝试了将所有数据公之于众的作法。该机构正式成立了取名为“系由外行星探索者”的新项目，让成千上万的公民科学家在登记后采访开普勒任务所记录的信息，并有效地展开数据挖掘。这个办法非常不俗。

迅速加州理工学院就宣告一组公民科学家寻找了新的“太阳系”，一个多行星系统，是NASA科学家此前没找到的。公民科学家只不过很合适参予到数据搜集与分析活动中来，这就是所谓“聚沙成塔”。不过，面临源源不断陷入绝境的海量数据，人力注定不是将来之计。

AI：我来试试？一方面是数据如山倒；另一方面，像开普勒望远镜这样的设备，取得的数据背景只不过十分繁复，人类科学家往往无法精确定位到数据集里的所有行星。于是，在开普勒K2阶段任务的一项近期研究中，德克萨斯大学奥斯汀分校科学家与谷歌公司合作开发了一种人工智能算法，这种算法可以找寻到被普通方法遗漏的行星。目前，研究团队用于该方法在开普勒望远镜的可观数据集中于，寻找了两颗新的系由外行星。

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