據國外媒體報道，美國宇航局利用谷歌的機器學習技術，對開普勒太空望遠鏡搜集的數據進行分析時，發現了兩顆新的系外行星。
谷歌和美國宇航局周四宣布，他們此次發現的這兩顆系外行星，位于距離地球2545光年的Kepler-90系統中，此次新發現的其中一顆系外行星被命名為Kepler-90 i。
此次發現的Kepler-90 i是Kepler-90系統發現的第8顆行星，至此Kepler-90系統中的行星數量已同太陽系一樣，目前太陽系也是有8顆行星。同太陽相比，Kepler-90略大，溫度更高，質量也更大，但在其他方面與太陽系有很多相似的地方。
不過此次發現的Kepler-90 i可能并不適合生存，其離Kepler-90非常近，公轉周期僅有14天，而我們生存的地球公轉周期為365天。此外，Kepler-90 i表面由巖石構成，由于距離Kepler-90較近，其表面溫度也非常高，美國宇航局公布的數據表明Kepler-90 i表面溫度高達800華氏度（約426攝氏度）。
從谷歌方面公布的信息來看，他們所利用的技術同此前在照片中發現貓和狗的技術類似，是從開普勒太空望遠鏡在此前四年所搜集的數據中發現的。
開普勒太空望遠鏡由美國宇航局在2009年3月發射升空，主要設計用來發現環繞著其他恒星的類地行星，在2013年發生重大故障后，正常的搜索工作就已無法進行，美國宇航局嘗試修復但未能成功，同年8月15日宣布放棄修復，搜索類地行星的任務也就此結束。
開普勒太空望遠鏡運行4年中所搜集的數據，此前經過軟件和專家的人工分析，共發現了2300顆行星，但這些分析還是存在一些漏網之魚，有些行星信號較弱，傳統的分析方式難以發現，此次發現的Kepler-90 i就是其中之一。
參與此次研究的人員就表示，谷歌的機器學習技術使美國宇航局的計算機具備了發現微弱信息的能力，開普勒太空望遠鏡所偵測到的部分行星的數據非常弱，機器學習使其被發現成為可能。
谷歌機器學習技術目前還只檢測了開普勒太空望遠鏡搜集的670顆星球的數據，就已經新發現了兩顆行星，此次發現的另外一顆是Kepler-90中最小的一顆，被命名為Kepler-80 g。
而開普勒太空望遠鏡搜集的資料中，所發現了的行星和其他星體共超過了20萬顆，隨著谷歌機器學習技術檢測的深入，可能還會新發現更多的系外行星。
目前，美國宇航局已意識到了機器學習技術的重要性，美國宇航局天體物理部門的負責保羅•赫茲（Paul Hertz）在一份聲明中表示，正如他們所預料的一樣，開普勒望遠鏡的數據中還存在著很多令人驚奇的信息，有待合適的技術去發現他們。
保羅•赫茲在聲明中還表示，美國宇航局和谷歌此次發現的新行星表明，開普勒太空望遠鏡4年所搜集的數據，對未來幾年的創新研究將非常重要。
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