“淘宝”已经从一个普通的购物平台，变成了人们的一种生活方式。当然，科技的进步，不仅推动了我们的生活向前发展，还推动着我们对宇宙的探索向前迈进。比如，首次“淘宝”宇宙就从NASA（美国航空航天局）的数据中淘到了50颗新行星。
　　虽然说行星搜寻望远镜已经能够非常出色地完成人类交托的工作，它们已成功确定了太阳系外数千个候选行星的位置。但在行星搜寻望远镜的背后，少不了数以千计的科学家们从海量数据中进一步去伪存真——确定哪颗星球是真正的行星，还是小行星、尘埃，抑或是碰巧遇上的双子星。
　　NASA的凌日系外行星调查勘探卫星望远镜，通常以亮度下降为判定依据，这意味着每当有任何物质经过恒星时，望远镜都会收集数据。虽然这样可以保证数据收集的全面性，但是这样收集到的行星数据会大大增加科学家去伪存真的难度。
　　可喜可贺的是，英国华威大学的大卫·阿姆斯特朗领导的研究团队开发了一种新的机器学习算法，可以从NASA的旧数据中识别出系外行星，即太阳系外的行星。这种计算机学习算法可以利用人工智能观测到大量的“候选行星”，处理一些繁重的行星确认工作。毫无疑问，这给天文学家提供了一个有效减负、提升效率的新工具。
　　通常来说，天文学家有两种方法探测系外行星。一种是径向速度方法，它用来监测恒星是否有行星引力引起的小反运动;第二种是依靠宿主星的亮度变化，如果一个恒星系的平面对准正确，从我们的角度看，它的行星就会在恒星前面过境。通过监测这些亮度的变化，我们可以很有把握地推断出系外行星的存在。但是，第二种方法产生了大量恒星的亮度数据，这就需要将计算机分析和人工推断相结合，才能确定候选星并确认它们的存在。
　　在让人工智能学习完算法后，阿姆斯特朗领导的研究团队让人工智能系统分析了一组完全未经证实的候选行星数据。在这次尝试中，这套人工智能系统从中确认了50颗新行星，从海王星大小的气体巨行星到比地球还小的岩石世界，无所不包。
　　阿姆斯特朗表示，用人工智能系统确认行星，可以帮助科学家们将人力、物力用于对太空更有意义的研究，而不是把时间浪费在“假”行星上。“比起确认哪些候选行星更有可能是真的行星，我们现在只能说出精确统计后的可能性。如果一个候选行星的假阳性概率小于1%，那么它就可以被认定为是一颗通过验证的行星。”他这样解释道。
　　研究人员并不是随便打开一個开关就能让人工智能通过数据筛选来发现行星，他们必须用已经确认的系外行星和假阳性的数据来训练神经网络，这样它才能在新的数据中识别出那些明显的迹象。新的研究表示，在所有确认的系外行星中，大约有三分之一是用单一的分析方法来确认的，但这并不理想。科学家们希望新的机器学习系统在检测更多行星的过程中不断发展，成为系外行星探索过程中的重要组成部分。
　　不过，阿姆斯特朗也表示，他们还需要花时间去训练计算机算法和机器学习，一旦训练完成，人工智能系统就能被应用到未来的候选行星筛选中。人工智能这一项技术的革新，使得航天科学家们开始了“淘宝”，并赋予了“淘宝”新的含义。