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    系在行星,另外一个家园,更多世界尽待探究

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    2022-8-10 18:31:42 58 0

    迷信家经过开普勒天文望远镜新发现了数百颗系在行星。该后果来自NASA和JPL-Caltech两家机构。在2021年十一月,系在行星的数量迎来奔腾,天文学家宣告301颗新的系在行星被发现,366颗待确认。开普勒望远镜于2009年发射并升空,在2018年底耗尽燃料后完结工作。然而,迷信家们依然在挖掘开普勒望远镜所记载的数据,不停探究着边远的宇宙。


    NASA的迷信家在2021年1月17日在《天文物理期刊》上颁发了两篇同行评谈论文的第一篇,来在UCLA的迷信家在同一期刊上2021年十一月23日颁发了第二篇。两篇均可在arXiv上后行阅读。


    总的来讲,开普勒工作是极为胜利的,到2021年十二月6日,天文学家确认了4888颗系在行星。绝不夸大的说,开普勒凭借一己之力发现大部份已知的系在行星。
    系在行星零碎轨道内的行星大小从地球个别大到比木星大的都有,有些行星运转轨道乃至比水星到太阳的轨道间隔还近,还有些亚海王星轨道的行星大小在地球和海王星之间,这样的行星在咱们太阳系是不存在的。


    NASA钻研小组使用一个叫做ExoMiner的顺序发现301颗曾经确认的行星。同时,UCLA大学的天文学家用新算法发现了366颗待确认的行星。
    开普勒使用凌日法探测地在行星。当一颗行星通过恒星背后时,在咱们看来恒星的亮度就会升高,这样迷信家们就能经过丈量来观测到更少数据。
    ExoMiner是一个利用NASA超级电脑运转的深度神经网络。迷信家利用该网络来判别亮度的颠簸究竟是真的有行星从恒星背后通过仍是由丈量误差惹起。NASA艾姆斯钻研核心系在行星迷信家詹金斯说,ExoMiner并非单独作战,相同,他需求面前少量的数据处置任务,这些任务异样耗时。


    与其余的系在行星探测办法不同,ExoMiner探测办法并非一个黑箱办法,抉择探测到的是不是是系在行星其实不奥秘,咱们能很等闲的经过数据解读来判别探测的后果。ExoMiner经过剖析开普勒数据档案中的数据来发现新的系在行星,此前,迷信家们曾经从开普勒迷信运转核心的零碎中知道了这些行星,然而并未失掉确认。经过ExoMiner的剖析确认了这些行星就是系在行星。


    ExoMiner名目担任人哈米德说当 ExoMiner 肯定某物体是一颗行星时,能够确定得说它就是一颗行星,ExoMiner 准确度很高,而且在某些方面比现有的机器和人类专家更靠谱,只管人类专家对此仍有成见。詹金斯增补到:这301颗新发现得系在行星可以帮忙咱们更好的理解太阳系之外的行星以及他们的恒星零碎,这使得咱们的太阳系在宇宙中如斯的并世无双。
    次日,来自UCLA的天文学家声称他们从开普勒的数据中剖析出366颗待肯定的系在行星。UCLA协作作者埃里克·帕提古拉引见说与NASA团队不同的是,他们使用的是外部自行研发的新算法。发现数百颗系在行星的成绩当然伟大,但除此以外,咱们还需求知道这些发现怎么样指引咱们去理解系在行星群体的总体特点。


    帕提古拉以落第一作者詹金斯都是一个叫做“攀爬K2名目”的天文学家团队成员。帕提古达说这个名目利用的是开普勒工作K2阶段的数据,K2阶段是用于补偿泛起机械毛病的最后工作,最后工作已于2013年完结。
    K2名目团队和詹金斯创造行星探测算法关于了解行星群体来讲是一个微小他冲破。毫无疑难,他们将进步咱们对行星造成和演变的进程的了解。终究,一切K2名目的数据都被解读出来,包罗500TB的数据和8亿张图片。这些数据使用了UCLA的霍夫曼2号计算机集群来进行剖析。


    除了新发现系在行星,钻研团队还识别了咱们已知的381颗系在行星。在K2名目的数据中,钻研团队发现了747个独立的待确认行星和57个多星零碎。
    迷信家们想要去理解甚么样的恒星更易具有更多的行星以及由多少恒星零碎具有造成行星所必需的物资。就像詹金斯说的,咱们需求去更大规模的恒星,而不是局限于咱们的太阳。钻研每一个个系外恒星零碎给钻研行星的造成提供了一个共同的视角。
    既然咱们训练ExoMiner利用开普勒工作中的数据来剖析,那末通过微调后,咱们也能够让ExoMiner去处置其余名目中的数据,包罗当初正在进行的TESS名目,在这下面咱们依然后很大的晋升空间。


    这些新发现使人振奋,同时还有更多新世界等着咱们去探究。事实上,迷信家估量单单咱们河汉系就储藏着数十亿颗行星,大部份行星都环抱着相应的恒星公转,同时也无数百万或更多颗行星并无固定的轨道,他们是宇宙中的漂泊行星,在宇宙中孤傲的浪荡。要知道,像银行系同样的星系,宇宙中还无数十亿个,这不由让人感叹,宇宙傍边究竟还有多少未知的世界!


    BY: Paul Scott Anderson
    FY: 布丁
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