机器技术将帮助追踪到外星技术，原因如下。——2015年追踪外星巨型结构课题不是完全无效的
一位艺术家关于“外星巨型结构”可能样貌的插画（图片来源：凯文 吉尔/维基媒体 普通版/CC BY 2.0）
机器学习可以追溯到2015年，那年地球上一个巨大的天文台证明了4D时空结构的存在。科学家们开始设想一个相当牵强的想法：如果有智慧的外星人存在，他们是否会尝试建造自己的科学巨型结构？如果有，我们能找到吗？事实上，我们已经确定是的。这一切都始于一篇引人入胜的论文，名为“行星猎人IX”。KIC 8462852-通量在哪里？在这篇论文中，一组研究人员介绍了他们对NASA开普勒望远镜收集的数据的分析。
它涉及到一颗恒星，距离你所在的位置约1470光年，名为KIC 8462852，或博亚吉安星。根据研究小组的结果，博亚吉安星的光线有非常奇特的下降。当我们在宇宙中有利位置研究恒星时，每当有东西经过它们和恒星之间都可以在望远镜中看到星光减弱。想象一下，你正盯着一个明亮的灯泡，然后有人从灯泡前面经过，它的光线似乎中断了。
通常，正如你所料，系外行星在围绕其恒星宿主运行时会导致这种变暗，但对于博亚吉安的恒星来说不是。“这不是一个球体，”SETI研究所的博士后研究员丹尼尔·贾尔斯在1月份的美国天文学会第243次会议上说。“它由一堆面板组成。它看起来像巨型结构的样子。正因为如此，在2015年的结果之后，人群变得疯狂。新闻文章，后续观察，观点文章，甚至只是一般的喋喋不休开始在天文学领域荡漾。好，暂停。我帮你省了点麻烦，让你知道最终的共识是：这些奇怪的下降不是由巨大的未来主义外星技术引起的。“可能是灰尘，”贾尔斯说。但事情是这样的。
机器学习可以帮助跟踪“这样的信号”，“实际上在开普勒数据中被遗漏了，”贾尔斯解释说。事实上，这篇论文背后的研究人员发现光降异常的一个重要原因是，公民科学家在寻找其他东西时偶然发现了它。或者正如贾尔斯所说：“人们没有注意到。所以，这正是他和其他研究人员的目标。也许，他们相信，关于外星人的真相就在数据中，我们只需要寻找它。贾尔斯和他的团队打算在NASA的凌日系外行星调查卫星（TESS）收集的数据中寻找令人困惑的、神秘的、有趣的和明显的不寻常的信号。他们想要寻找没有定义形状，定义深度甚至定义时间框架的星光下降，即宇宙异常值。
NASA的TESS任务旨在识别系外行星，但这并不是不使用其数据来更好地了解恒星的理由。（图片来源：MIT）
机器学习可以帮助跟踪像这样奇怪的下降，可以通过光度曲线来发现，它代表随着时间的推移出现的不同亮度。“我们正在计算光子，”Giles简单地解释说。然而，真正的挑战恰恰是团队希望如何开始这个非常任务：机器学习。过程大致如下：研究中使用的TESS数据基于卫星对不同天空扇区进行观察。这些扇区一次观察了大约30天；在扫描期间，TESS每30分钟拍摄一次观察区域的快照。这最终导致该团队获得了大约6000万条准备进行分析的光曲线，这些曲线是为亮度超过14等的恒星生成的。
在星等系统中，较小的数字比较大的数字更亮-例如，0星等的物体比5星等的物体亮100倍。满月以12.6左右的星等o进入负相，太阳照射在-27左右。诸如此类。下一步是开始根据形状和周期等因素大规模组织灯光曲线。“我们正在处理6000万个不同的光曲线，所以我们需要它们便宜且易于计算”。贾尔斯说。“我们计算这些便宜的指标，然后在上面运行异常检测，这是一个基于密度的异常检测-我们会发现哪些功能突出。
然后，在将数据剔除到可管理的大小之后，团队准备应用更精细的技术，通常需要更多的计算能力，包括细节和难做的分析。“我们确保这种行为确实存在，并且是天体物理学的，而不是由于仪器问题。贾尔斯说。如果某物表现出可识别的模式，那么，是时候回到剔除阶段了。“最后，我们通过手动，”贾尔斯说，“因为没有什么比人眼更擅长发现奇怪的东西了。
为了发现一名外星人，你需要一名人类。
老实说，我很高兴听到一些本质上人类可以找到奇怪的东西，就像没有机器真的可以。我认为这是我们努力寻找智能外星人的理由。我想，我们天生就好奇，并且不知何故被模式中的失误所吸引。“我们可以在一定程度上使用ML方法，”Giles告诉Space.com，“但最终，我们需要能够理解为什么会发生这种情况。也许一个充满即使是最精确的数据集的池就是这样-一个充满高精度数据集的池-直到人类开始解析以建立连接机器还没有被编程来识别。“对于像异常检测这样的东西，还有一个额外的技巧，”贾尔斯说。“没有真值，所以我们不能训练一些东西来找到最奇怪的东西，或者最有趣的东西，因为我们不一定知道那是什么。
KIC 8462852和另一颗明亮的恒星进行比较，显示它在左侧（东）有一个明显的突出。（图片来源：Boxaiian et al）
没有外星人巨型结构：恒星的奇怪变暗可能是由尘埃引起的“外星人巨型结构”恒星再次与奇怪的调光我们能和外星人交流吗？即使涉及到旨在模仿人类结构的标准机器人，科学家们的一个限制步骤是关于解码决定我们移动方式的物理定律。这是因为，作为人类，我们真的不需要知道人类的某些方面是如何工作的。他们只是工作。例如，几年前，一个团队在弄清楚我们的指纹如何影响我们的握力方面取得了突破。你知道当你洗滑溜溜的盘子时，你本能地知道如何用力握住盘子，以免它们从你的手中掉下来？
在整个过程中你都在无意识地考虑你的指纹。但科学家们不得不制定一个新的物理定律，将这种本能转化为书面事实。对于机器学习和人工智能，似乎也有类似的担忧，尽管这两者在技术上都是可以训练的，可以提出自己的一些解决方案。让机器编程去寻找我们以前没有发现的东西是很困难的，因为我们会告诉它去寻找什么？这有点像科学家们如何拥护詹姆斯·韦伯太空望远镜，因为它可能会回答一些我们从未想过要问的宇宙问题。“AI和ML可以为我们做的是有限的，但只要我们了解ML具体在做什么，也有很多机会。贾尔斯说。这是精神粮食。
贝克赛安星在红外线和紫外线。（图片来源：IPAC/NASA,STScL(NASA)）/维基共享资源)
然而，贾尔斯说，该团队也在试图寻找确实可编码的特定异常。“我们已经将近200万种不同的人工信号注入光曲线中，这些光曲线没有我们所知道的任何倾斜特征，但仍然存在伪影，因此它们仍然有行为。他说。至于到目前为止的异常结果？“到目前为止，这些都没有像巨型结构一样对我们说话，“但他们肯定很有趣。”
By: Monisha Ravisetti
FY: 何丹怀（懷）
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