发生了什么：Google 和得克萨斯大学奥斯丁分校合作，采用机器学习算法对美国宇航局开普勒天文望远镜获取的数据进行分析，并成功地在开普勒-90 星系中找到了一颗新的地外行星，被命名为开普勒-90i。

本次研究中，人工智能还在另外一个星系开普勒-80 里找到了一颗新行星，被命名为开普勒-80g。

为什么重要：开普勒-90 星系距离地球 2,545 光年（约 24,077 万亿公里），加上新发现的开普勒-90i，该星系一共拥有 8 颗行星。根据美国宇航局的专家保罗·赫兹 (Paul Hertz)，开普勒-90星系成为了迄今为止人类天文观测到的行星最多的星系，和太阳系打了个平手。

天文学界的共识是，观测其它拥有行星系统，特别是像开普勒-90 这种和太阳系有着明显相同点的星系，对于人类探索宇宙有着重要的意义。比如，一个和太阳系近似的星系中可能有和地球类似的行星→生命存在的可能性较高。

遗憾的是：开普勒-90i 比地球大约大 30%，和开普勒-90（恒星）的距离比地日距离近的多，甚至比水星-太阳距离还近。在开普勒-90i 上，一年只有 14.4 天。其地表温度约 800 华氏度/427 摄氏度，几乎不可能有碳基生命存在。

怎么发现的：当行星公转行至观测者和恒星之间并经过，会短暂地遮盖恒星的一部分，恒星的可观测亮度会产生微弱的变化。目前，天文学家们正是通过观测这一变化来发现行星。（如下图）

在本次研究中，开普勒-90 星系的所有行星都运行在一个比地球轨道还要小的空间里，而新发现的开普勒-90i距离恒星非常近，而且它的轨道里面还有另外两颗公转速度更快的行星——所有的这一切事实，都干扰了天文学家对其进行观测。

人工智能派上用场：Google 利用开普勒天文望远镜观测到，但已经被美国宇航局标记过（也即用过）的 1.5 万个恒星数据，训练了一个卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks)。训练结果显示，神经网络判别行星的准确率高达 96%。

然后，研究人员把一个 2009 到 2013 年观测到的 670 颗恒星的数据集，给这个神经网络进行处理。通过微小的特征变化，人工智能给出了它认为这两个星系存在地外行星高可能性的答案。经过研究人员的验证，确认了这两颗新的行星。

接下来会怎样：研究人员将继续采用人工智能，对开普勒天文望远镜观测到的，多达 15 万颗恒星的大数据集进行分析，试图发现更多的地外行星。

乐观估计，人工智能很可能再次发现新的行星，并且这些行星有可能存在于比开普勒-90更像太阳系的星系中，有着更加适宜生命存在的地表环境。

自从 2009 年启用，人类通过开普勒天文望远镜已经完成了诸多重要的发现，比如距离地球 40 光年的“超级地球” LHS 1140b、“熔岩地球”开普勒-10b，以及围绕双恒星系统运行的超级行星开普勒-16(AB)b（就像《星球大战》里卢克·天行者的老家塔图因一样）。

通过翻译、发现疾病和预防自杀，人工智能正在帮助我们成为更好的人类。而今天，它再次证明了自己对人类在外太空探索上的重要意义。