有时,当一份工作是压倒性的,需要一台机器做得很好。这就是为什么美国国家航空航天局最近转向电脑和机器学习收集数据对银河系中成千上万的星星。

随着我们的技术万博体育登录首页和我们的望远镜看到更远,我们现在有巨大的数据集的恒星,但没有足够的人力去通过所有这些数据。更糟糕的是,确定恒星的基本属性,如大小和构成,意味着研究不同波长的光从恒星。这是一个艰巨的过程,需要大量的时间来完成。它还需要昂贵的设备。

然而,使用电脑来整理所有数据要快得多,和电脑可以寻找模式识别某些明星的信息。基本上,使用一种特殊的算法和机器学习,电脑可以给我们细节数十亿恒星的很多更少的时间和更少的钱。

NASA将这种机器学习比作什么Netflix的时候对其个人用户推荐电影和电视节目。

“这就像视频流媒体服务不仅预测将来你想看什么,还有你现在的年龄,根据你的浏览偏好,“说美国宇航局喷气推进实验室的亚当·米勒。“我们预测基本性质的星星。”

当然,这是行不通的,如果机器不知道寻找。这意味着人类必须教机器模式特定的某些类型的恒星。所以NASA人员花时间代入数据约9000颗恒星,我们已经有了某些类型的信息,包括大小、温度和成分。除此之外,研究人员还对“不同亮度”输入数据的恒星,斯隆数字巡天的记录。这额外的信息显示了计算机的恒星发出的光曲线。通过两组数据,机器学习如何对某些光曲线与某些明星的属性。

之后,计算机算法允许机器开始制造自己的预测只看明星的光曲线。额外的输入从人类使机器的预测更准确,直到机器能给每个明星在自己的信息。

这是第一次研究应用机器学习来确定特定属性的特定明星通过观察恒星在不同时期的照片。这给了我们新的见解学习每一颗恒星的诞生,以及现在对天体的演化。

“恒星的不同类型的更多信息在我们的银河系中,我们可以更好的地图星系的结构和历史,”米勒说。

(图片来源:美国国家航空航天局欧洲航天局哈勃,HPOW]