Noll
(Bild: NASA)
En åttonde planet som kretsar kring en stjärna som liknar Solen över 2 500 ljusår bort som kallas Kepler-90 har upptäckts genom att köra data från NASA: s Kepler Space Telescope genom en Google neurala nätverk.
Nätverket var tränade att använda 15,000 tidigare kontrollerats signaler från exoplaneten Kepler katalog, NASA förklarade, innan det flyttade på sig för att lära sig hur man upptäcker svagare signaler.
“Vi fick massor av falska positiva planeter, men också potentiellt mer riktiga planeterna,” sade NASA Sagan postdoktor Andrew Vanderburg. “Det är som att gå igenom stenar för att hitta juvelerna. Om du har en finare sil, då du kommer att fånga fler stenar, men du kan fånga fler juveler, liksom.”
Förutom att den nya planeten runt Kepler-90, nätverket hittat en ny Jord-och medelstora planet som kretsar kring Kepler-80.
NASA: s okända hjältar: Apollo kodare som att sätta människor på månen (ladda ner PDF) | NASA visar världen sin 20-åriga virtuell verklighet experiment för att utbilda astronauter: The inside story (TechRepublic) | NASA Hybrid Reality Lab kombinerar VR och den verkliga världen
Det är avsett för nätverket att undersöka hela datasetet från Kepler, som består av mer än 150 000 stjärnor.
“Precis som vi förväntade oss, det är spännande upptäckter lurar i våra arkiverade Kepler data, väntar på den rätta verktyg eller teknik för att avslöja dem,” sade Paul Hertz, chef för NASA: s Astrofysik Division i Washington. “Detta fynd visar att våra data kommer att vara en guldgruva för innovativa forskare i många år framöver.”
I ett papper, forskargruppen säga det neurala nätverket rankas planet kandidater ovan falska positiva 98,8 procent av tiden.
“En teknik som vårt skulle kunna användas i framtiden för att göra mer exakta beräkningar av planeternas uppkomst priser. I synnerhet förekomsten av Jord-liknande planeter, som i vardagligt tal kallas ‘η-Earth”, är en av de viktigaste och mest spännande öppna frågor i exoplanet forskning — det är i direkt proportion till den beräknade fraktion av de planeter som kanske hyser liv som vi känner det på Jorden”, skriver tidningen.
På en mer jordiska planet, Google driver sitt lärande i ytterligare områden.
I oktober, sökandet jätten offentliggjordes ett samarbete med Rolls Royce för att arbeta på autonoma fartyg. Affären ser Rolls Royce använda Google Cloud Machine Learning Engine för att träna sina objekt klassificering system för att upptäcka, identifiera och spåra objekt som ett fartyg kan stöta på havet.
Google fortsätter att driva maskinen lärande i dess mer regelbunden produkt, med sin Ark app nu kunna föreslå pivot-tabeller från en enkel naturliga språket i fråga.
Foxconn tittar på AI för sina fabriker
Andrew Ng, en av grundarna av några av Googles mest framträdande artificiell intelligens projekt, har lanserat en ny satsning med iPhone assembler Foxconn för att få artificiell intelligens på fabriksgolvet.
Vid en presskonferens i San Francisco två dagar innan Ng ‘ s Landing.ai företaget är infört, han visade ett exempel på användning av AI för visuell inspektion i fabriken kvalitetskontroll insatser.
I många fabriker, arbetstagare se över delar kommer från ett löpande band för fel.
Ng sade att medan vanliga dator vision-system kan kräva tusentals exempel på bilder för att bli utbildade, Landning.ai: s system skulle bara ta fem utbildning bilder, vilket gör det lättare att anpassa sig till olika uppgifter i en fabrik.
Ng sa Landning.ai hade kontaktats av investerare, men hade inte accepterat utanför huvudstaden ännu. Foxconn, som är känd mer formellt som Hon Hai Precision Industry Co Ltd, är Landning.ai: s första strategisk partner. Ng sa start har arbetat med Foxconn sedan i juli.
Han sa att han förstår att hans företagets teknik är sannolikt att tränga undan fabriken arbetstagare utan att Landa.ai arbetar redan på hur man tränar arbetstagare för högre utbildade, högre betalda fabriken arbeta med datorer.
“Jag skulle älska att hjälpa arbetstagare att skaffa sig de kunskaper de behöver för att lyckas,” Ng sa till reportrar.
Ng, en Stanford University professor, grundade Google Hjärnan under 2011, ett försök att sätta ihop tusentals datorer som lärde sig att identifiera objekt som katter rent från att titta på YouTube-videor.
Ng 2014 flyttade till Kinesiska internet jätte Baidu Inc att gå upp sin artificiella intelligens som en grupp. Han avgick från Baidu i Mars.
Med AAP
Relaterade Täckning
Video: Hur maskininlärning är big data-loop fungerar
ZDNet bidragsgivare George Anadiotis förklarar hur big data hjälper till att utbilda artificiell intelligens och maskininlärning algoritmer för att optimera företagets programvara-produktivitet.
Kommer 2018 vara en stor år för maskininlärning?
En ny rapport från Deloitte säger brytpunkt för teknik har kommit.
Komma igång med artificiell intelligens och maskininlärning
AWS chef för arkitektur Glenn Gore erbjuder råd om var du ska börja med artificiell intelligens och maskininlärning.
Adobe Lightroom lägger AI, maskininlärning för bättre auto-inställningar
Adobe har rullat ut AI och maskininlärning för att analysera ditt foto och jämför med tiotusentals professionellt redigerade bilder för att göra automatiska korrigeringar.
Hur machine learning kan användas för att fånga en hacker (TechRepublic)
SecBI är Alex Vaystikh och Gilad Peleg förklara hur AI kan användas för att stärka threat detection system.
Machine learning företag kommer att fördubblas till och med slutet av 2018, säger rapporten (TechRepublic)
Tekniken är beräknade tillväxten visar sin uppkomst som ett företag stöd, enligt Deloitte forskning.
Relaterade Ämnen:
CXO
Digital Omvandling
Tech-Industrin
Smarta Städer
Cloud
0