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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！
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。
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。
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。
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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