科学家使用 AI 模型发现 44 个可能存在类地行星的恒星系

2025年05月07日17:30:15 科学 2472

it之家 5 月 7 日消息,瑞士伯尔尼大学的科学家在宜居星球探索领域取得重大突破,通过使用新开发的具有 99% 准确率的 ai 模型,科学家成功锁定 44 个可能存在类地行星的恒星系统

伯尔尼大学与瑞士国家行星研究能力中心(nccr planets)的联合研究团队于 2025 年 4 月 9 日宣布,他们开发出一款机器学习模型,能够识别可能包含类地行星的系外恒星系统,并拥有前所未有的精度。这项突破不仅推进了潜在宜居星球的搜寻工作,更让地外生命探索迈上了新的台阶。

作为博士研究的一部分,jeanne davoult 与 yann alibert 和 romain eltschinger 教授合作,在伯尔尼大学空间与宜居性中心(csh)开发了该 ai 模型。团队采用著名的“行星形成与演化伯尔尼模型”生成合成数据进行训练,该模型能模拟行星系统形成的物理过程,最终的成果令人瞩目:该模型能够以 99% 的准确率,筛选极可能存在至少一颗类地行星的恒星系统

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经过训练的模型在应用于真实观测数据后,识别出 44 个可能蕴含未知类地行星的恒星系统,这一发现对欧洲空间局(esa)即将实施的 plato 计划及处于议程中的 life 项目具有重大意义 —— 二者均以探测类地行星为首要目标。

据悉,plato(行星凌日与恒星振荡探测计划)将于 2026 年实施,将通过凌日法与星震学技术搜寻宜居系外行星,重点观测类太阳恒星周围的天体。plato 筛选出的最佳候选目标,将成为后续 life(大型系外行星干涉仪)项目的观测对象。life 计划拟采用红外光谱学与消零干涉测量技术,分析系外行星大气中的水、甲烷等生物标志物。

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此次伯尔尼大学的类地行星机器学习预测研究成果,可通过预筛选目标,提升两大太空任务的执行效率与成功率,it之家附论文链接:

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