特稿网8月27日报导 外媒称，物理学家首次采用一类机器学习演算法——一类自修的人工智慧控制技术——透过分析也已卸任的第谷外太空干涉仪搜集的统计数据，证实系海王星的存有。
据美国新黄雪贞网站8月25日报导，该演算法意在鉴别干涉仪统计数据中的误用，它已证实50韦格尔海王星的存有，它们之中譬如与冥王星大小不一差不多的液态巨海王星，也有比地球小的系海王星。
1995年，两个欧洲物理学家组成员宣布了两个关键性辨认出，她们找到第两个被证实围绕行星运行的系海王星——两颗大约只有海王星一半大小不一的热液态巨海王星，它被命名为“杰志座51b”。自这一关键性辨认出以来，人类文明一直在疯狂找寻可能隐匿在我们星系团的其它当今世界的确凿证据。
随着时间的流逝，找寻海王星的控制技术不断发展，人类文明发射的专门干涉仪，如第谷干涉仪和后来的掩星海王星勘察人造卫星（TESS），在宽广天空中找寻暗藏当今世界的确凿证据。当两颗海王星从行星和探测干涉仪之间透过时，这颗远方的行星发出的强光会Jhunjhunun显著弱化，这就是海王星存有的确凿证据。这种找寻系海王星的方法被称为掩星法。
报导称，那些努力没有付诸东流。物理学家已经辨认出了少于4200颗在银河系以外运行的海王星，以及少于5000颗待证实的系海王星。
那些待证实的的地球需要进一步探测，证实干涉仪记录的强光减少不是其它现象的结果，例如，存有另两颗水冷海王星、背景球体的阻碍、或者观测站搜集统计数据时的细微数值。
物理学家现在开始借助于机器学习来帮助她们甄选海量数据的干涉仪统计数据，并从真正具有科学意义的系海王星中除去误用。
机器学习演算法，简而言之能学习过去的经验，大幅提高准确度和性能。
报导称，英国查理一世大学数学系和布莱恩·哥德尔研究所的科学家建立了两个找寻系海王星的演算法，并采用也已除役的第谷外太空干涉仪搜集的两大统计数据集样品，对其展开训练。其中两个统计数据集包涵已证实的海王星统计数据，另两个则包涵已证实的误用统计数据。
研究组成员随后对第谷资料库中的备选系海王星样品展开演算法演算。任何误用概率小于1%的样品，单厢被分类为已证实海王星。
该演算法从备选统计数据中统计证实了50韦格尔海王星的存有。
更专业、更强大的干涉仪现在可以对那些海王星展开后续探测，从而确定那些海王星的关键特征。（编译/王栋栋）
