中国科技公司还在忙上市,美国的科技巨头们都上天了

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数千年来,人类从未停止对宇宙的探索,而技术进步,让对宇宙探索有了新的可能。「狩猎」系外行星是一件相当困难的事情。与它们的宿主恒星相比,系外行星不仅不能发热,而且也太过渺小,就像在几千英里之外,寻找一只在探照灯下飞行的萤火虫一样。

不过,人工智能发展的同时,机器学习技术出现了。国内的科技公司们忙着用机器学习来打造推荐算法,让我们一刷手机就停不下来。但是美国的几大科技巨头,开始用机器学习瞄准了外太空,希望帮助天体物理学家更快定位到这些「萤火虫」。

以往天体物理学家寻找系外行星主要是通过人工和自动化软件,对 NASA 开普勒项目的大量数据进行分析。开普勒观测了大约 20 万颗恒星,历时 4 年,每 30 分钟拍摄一张照片,积累了约 140 亿个数据点。

这些数据点能组成约 2 千万亿个可能的行星轨道,要在如此庞大的数据库中发现一颗行星,即便是最强大的电脑也需要耗费大量时间。机器学习的出现,将有效缩短这个时间,而且会使研究更加高效。

图注:当一颗绕轨道运行的行星挡住了一些光线时,恒星的测量亮度会轻微下降。开普勒太空望远镜观测了 20 万颗恒星的亮度,用了 4 年时间来寻找由行星凌空而产生的特征信号。

这次 TensorFlow 又立功了!

用 TensorFlow 发现小行星!

不久前,一位热衷太空探索的 Google AI 研究员 Chris Shallue 与 UT 奥斯汀(得克萨斯大学奥斯汀分校)的天体物理学家 Andrew Vanderburg 一道,通过 TensorFlow 模型在距地球 2545 光年远的开普勒 90 星系中成功发现两颗新行星:80g 和 90i 。

其中,开普勒 90i 是开普勒 90 恒星的第 8 颗行星,这也使开普勒 90 星系成为继太阳系之后第一个已知拥有 8 颗行星的星系,这是否也暗示这我们离找到下一个地球更进一步呢?

为了提高 TensorFlow 模型识别行星的准确率,避免将其他物体如星斑和双星误认为行星,科学家和工程师们使用了超 15,000 个被标记过开普勒信号的数据集来训练该模型。而后的结果也证明,机器学习的准确率超过 90%,用来探索宇宙,发现新天体是可行的。

开普勒 90 是除太阳系外我们已知的第一个 8 星系统,在这个系统中,行星的轨道离他们的恒星更近(请注意,行星的大小和距离不是按比例来划分的)。开普勒 90i 每 14 天绕恒星运行一周,也就是说你在上面每两周就有一个生日。另外,这颗行星比地球要大 30 %,地表温度超 400℃ ,真不是一个度假的好去处。

太空已经成为科技巨头下一个目标?

如果你觉得寻找系外行星离你太遥远,那么 Elon Musk 埃隆·马斯克的 SpaceX 太空旅行计划应该能挑起你的兴趣,据说最快今年就能送人上天。

中国科技公司还在忙上市,美国的科技巨头们都上天了

自从 Elon Musk 埃隆·马斯克的 SpaceX 公司成功完成火箭回收技术后,越来越多的人意识到太空旅行的可能性。其中由杰夫·贝佐斯(也就是亚马逊创始人)创立的蓝色起源 Blue Origin 很可能成为 SpaceX 的有力竞争者。

上周日,蓝色起源成功完成 New Shepard 火箭的第八次飞行测试,New Shepard 火箭的目的是将游客带到太空边缘的亚轨道上。此外,该公司还将推出 New Glenn 火箭发射系统,实现卫星发射和空间运输,这使其成为 SpaceX 的直接竞争对手。

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要知道,SpaceX 的 Dragon Spacecraft 是目前唯一能够往返地球空间站的补给航天器,也可以说是 NASA 的签约快递公司。此前已经承担了 14 次空间站商业补给和货物返回任务,在太空运输领域几乎处于垄断地位。

而 Dragon Spacecraft 也很可能是 SpaceX 未来的载人航空旅行飞行器,根据与美国宇航局达成的协议,SpaceX 现在正对 Dragon Spacecraft 进行改进,有望在今年完成载人试飞。如果这一切能顺利完成,那么太空旅行将不再是空谈,之后,Elon musk 就应该要着重开展火星登陆计划了。

按照 Elon Musk 的终极愿景——让更多普通人以更低廉的价格进入太空旅行,希望这一切能在有生之年能够实现。不过小编觉得,大部分人连 Elon Musk 的 Tesla 都还消费不聊,怎么能奢望跟着他去太空旅行。

我们这样既 young 又 naive 的无产阶级只能把希望寄托在雷布斯身上,希望雷总送小米上市之后,也能赶上美国巨头们的脚步,琢磨琢磨怎么去太空。假以时日推出「年轻人的第一次上天」,最好到时候的小米火箭还能坚持「硬件综合净利率不超过 5% 的标准。」

小编就真的有希望上天了,虽然并没想好去干什么。

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