一个国际天文学家团队利用一种名为人工智能工具 RAVEN验证了超过100个隐藏在太阳系外的行星。该工具由华威大学（英国）开发。
该系统分析了NASA的凌日系外行星勘测卫星（TESS）的数据，审查了四年间收集的220万颗恒星的观测结果。
发现的亮点包括：
- 31颗以前未识别的行星。
- 超过2,000个高质量的额外候选者。
- 超短周期的系外行星，轨道小于24小时。
- 位于“海王星沙漠”中的行星，根据理论模型，这一区域的存在较为罕见。
精确的验证和表征
首席研究员Marina Lafarga Magro博士解释说，通过“地球附近行星中表征最好的样本之一”，成功验证了118颗新行星。这将允许选择系统进行更详细的分析。
该研究不仅确认了行星的存在，还对其进行了表征，识别出以前未检测到的多行星系统。
RAVEN的工作原理
主要开发者Andreas Hadjigeorghiou博士指出，难点在于区分恒星光线的暗淡是由于行星还是其他现象，如双星食。RAVEN通过一个模拟行星和天体物理现象的目录进行训练。这使得识别复杂模式并区分真正的系外行星与假阳性成为可能。
该研究的合著者David Armstrong教授强调，这项技术使得对大量天文数据进行系统和客观的分析成为可能。这将计算中的不确定性减少到之前研究的十分之一。
统计结果
一项补充研究显示，9%到10%的类太阳恒星拥有短轨道的系外行星，这一数值与开普勒任务观察到的结果一致。此外，还首次直接测量了“海王星沙漠”中行星的存在，得出结论是分析的0.08%的太阳恒星拥有此类天体。
向社区开放的工具
研究人员提供了公共目录和交互工具，以便其他专家选择未来观测的目标，包括地面望远镜和即将到来的欧洲航天局（ESA）PLATO等太空任务。
通过人工智能对系外行星进行大规模和精确的验证为天文探索开辟了新的可能性。这种整合的方法不仅可以发现隐藏的世界，还可以改进分类和统计分析的方法，加速对银河系中行星系统分布和特征的了解。
