谷歌和多所大学的研究人员使用AstroNet K2卷积神经

　北京时间3月27日早间音讯，据美国科技媒体VentureBeat报导，谷歌和多所大学的研讨人员运用AstroNet K2卷积神经网络发现了两颗系外行星（以外的行星），别的还有14个疑似系外行星的天体。

这项声明的根底是上一年由哈佛大学天体物理学家安德鲁·范德伯格（Andre Vanderburg）和谷歌人工智能专家克里斯·沙鲁（Chris Shallue）一起宣布的一项研讨。他们其时运用机器学习算法来挑选开普勒地理望远镜的数据，寻觅各种天体。谷歌后来把运用开普勒的数据练习过的系外行星查找源代码放到GitHub上。

开普勒地理望远镜于2009年发动运转，开始四年用于研讨或许像地球相同的行星。它调查了超越20万颗天体，但由于机械故障，导致其无法对焦于某一片天空，使得数据十分涣散。这台望远镜也在上一年正式退役。

为了战胜这种应战，研讨人员共收集了3万张有特色的图片，其中有2.2万张用于练习半监督式人工智能体系。AstroNet K2应用于测验数据库时的准确率到达98%。

谷歌大脑团队、加州大学伯克利分校地理系、德克萨斯大学奥斯汀分校地理系，以及哈佛·史密森天体研讨中心一起宣布了这篇论文。