天文学家克里斯林和大卫基平的一项研究表明，人工智能为科学家研究行星的宜居性提供了新的希望。他们的工作重点是所谓的“塔图因”，并使用机器学习技术来计算这类行星存活到稳定轨道的可能性。该研究发表于《皇家天文学会月刊》。

外行星是指围绕两颗恒星而非仅仅一颗恒星运行的行星，与《星球大战》系列中假想的塔图因行星非常相似。到目前为止，已经发现了几十颗这样的行星，但很难确定它们是否适合居住。

围绕两颗恒星移动，而不仅仅是四颗恒星，将导致行星轨道发生巨大变化，这意味着它通常要么完全跳出系统，要么猛烈撞击其中一颗双星。一旦额外的恒星混合在一起，传统的计算方法将变得非常复杂。

这项研究的主要作者、刚从哥伦比亚大学毕业的兰姆解释说：“当我们用传统方法模拟数百万颗可能存在于不同轨道的行星时，我们发现这些行星被预测为稳定的，明显不稳定的，反之亦然。”

为了让生命进化，行星需要生存数十亿年。因此，确定轨道是否稳定是可居住性的一个重要问题。这项新工作表明，即使基于牛顿重力和运动定律的标准方法崩溃，机器学习也可以做出准确的预测。

负责这项工作的Kipping教授说：“具有许多复杂且相互关联的参数的分类是机器学习的理想选择。”

在创建了数千个不同轨道的假想塔图因人并模拟每个人来测试稳定性后，这个庞大的训练集被馈入深度学习网络。在短短几个小时内，网络就能超越标准方法的准确性。

NASA的Traveling extra solar Planetary Survey卫星(TESS)任务似乎发现了更多的轨道行星，林希望他们能对这项工作有所帮助：“我们的模型可以帮助天文学家知道哪些区域最适合搜索周围的双星和恒星，这将有望帮助我们发现新的系外行星，并更好地了解它们的特征。”

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