美國太空總署（NASA）11月22日發布公告稱，新發現301顆系外行星，這是有史以來成批發現系外行星數量最多的一次。

NASA說，之所以現在能一下子發現這麼多系外行星，因為他們使用了一個基於神經網絡的機器學習（Machine Learning）系統。該項目負責人說，這個系統比現有的其它電腦程序和專家更準確。在此之前，已確認發現4,569顆系外行星。

確定系外行星的過程就是在開普勒（Kepler）太空望遠鏡發回的大批數據裏面，查找可能是行星的信號線索，再交給研究人員逐個確認。以前的工作中發現的很多疑似信號，追蹤下去最終並不真的來自系外行星。

再加上數據量現在已經相當的大，任何一個時間點望遠鏡的視野內都有成千上萬顆恆星系統。所以確認這些系統是否含有系外行星是個很費時的過程。

現在，NASA使用超級電腦「昴宿星」（Pleiades），加上新的機器學習系統ExoMiner，大幅縮短了確認每一顆系外行星所需的時間。

ExoMiner項目負責人瓦利扎德甘（Hamed Valizadegan）在新聞稿中說：「ExoMiner認為哪個天體是一顆行星，你就可以相信它的確是一顆行星。」

《天體物理學期刊》（The Astrophysical Journal）11月22日接受了這份論文，準備安排發表。

這個機器學習系統彙集了現代科學家用於查找行星的多種方法。最常用的是凌日法，即通過捕捉恆星亮度周期性的變化，分析是不是因為它周圍的行星從它的前面經過所造成的。

其它方法還有像徑向速度測量法，即測量恆星運動軌跡是否出現偏移，這很有可能是它周圍行星與它的引力作用的結果。另外還有微透鏡法，判斷抵達地球的星光是否繞過了位於它和地球之間的某顆行星，造成恆星影像的失真。最後還有直接成像法，即直接拍攝到系外行星的照片。在已經發現的系外行星裏，通過直接成像法發現的系外行星的比例僅比1%多一些。

NASA說，這批新發現的300多顆系外行星裏面，沒有一顆是像地球這樣的岩石行星。在目前已發現的所有系外行星裏，絕大多數都是體積和海王星差不多的氣態行星。類似地球這樣的岩石行星只有很少量。#

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