|
利用算法，也能“憑空”找到系外行星？受Netflix或Hulu等電影流媒體服務的啟發(fā)，美國西南研究所一位科學家開發(fā)了一項技術，尋找太陽系外可能存在木星大小巨行星的恒星系統(tǒng)。根據已知擁有行星的恒星組成，開發(fā)了一種算法來識別可能存在巨大系外行星的恒星系統(tǒng)。觀看習慣讓Netflix根據已經看過的內容推薦我們可能喜歡的科幻電影。這些被觀看的電影就像已知的系外行星系統(tǒng)。 然后，該算法尋找那些行星尚未被探測到的恒星（它們與我從未看過的電影相當）并預測這些恒星擁有行星的可能性。正如蛋糕配方中包含一些基本成分一樣，恒星也需要特定元素才能形成巨大的行星。科學家可以利用光譜學，即光與恒星上層原子相互作用的方式，來測量恒星的成分，包括碳、鎂和硅等物質。這些元素是構成行星的要素，因為恒星和行星是在同一時間由相同的材料構成，然而，盡管你的廚房里有很多配料，但并不是所有的配料都屬于蛋糕。 這就是電影流媒體算法的有用之處，它根據恒星中的元素來預測行星。發(fā)現，預測行星宿主恒星最具影響力的元素是碳、氧、鐵和鈉。有趣的是，沒想到鈉會成為預測一顆行星的關鍵成分。但它肯定是恒星和行星之間的重要聯系，因為即使在觀察不同的元素組合時，它也會不斷出現。使用開發(fā)的公開可用恒星數據庫Hypatia Catalog來訓練和測試算法，是最大的恒星及其元素數據庫，為500光年以內行星提供數據。據新統(tǒng)計，Hypatia擁有6193顆恒星的恒星元素數據，其中401顆已知擁有行星。 該數據庫還收錄了從氫到鉛的73種恒星元素，該算法已經觀察了4200多顆恒星，并僅根據恒星內部的元素或成分，評估了擁有行星的可能性。此外，Hinkel研究了這些成分的不同組合，以了解它們如何影響算法。Hinkel團隊發(fā)現了大約360顆潛在的巨型行星宿主恒星，這些恒星有超過90%的可能性擁有一顆巨大行星。使用了存檔望遠鏡數據來尋找這些可能主恒星周圍行星的任何跡象，研究確定了該算法預測三顆恒星周圍可能存在木星大小的行星。 當被問及算法有多可靠時，研究人員表示，數據中沒有任何真實的負值，也就是說，知道沒有行星的恒星系統(tǒng)，所以在數據中‘隱藏’了一些已知的行星宿主恒星，看看它們的預測分數會是多少。平均得分超過75%，這太棒了！這可能比Netflix為用戶挑選科幻電影的平均水平還要高。展望未來，這些發(fā)現可能會徹底改變未來研究的目標恒星選擇，并確定元素在巨行星探測和形成中所扮演的角色，其研究發(fā)表在《天體物理學》上。
|
|
|
