自 2009 年发射以来，美国宇航局的开普勒太空望远镜一直在负责搜寻系外行星，它在四年的时间里观测到了 20 万个行星，并且每隔 30 分钟拍摄一张图像，得出约 140 亿个数据点。不过这也导致了 2 万亿个可能的行星轨道，而传统的筛选方法是使用软件计算或者手算轨道。
不过一位谷歌的 AI 研究人员打算使用机器学习来让这一过程编的更加迅速和准确，而他建立的识别模型识别正确约为 96 %，而他们最终从开普勒得到的数据中发现了两颗系外行星——开普勒 80 g 和开普勒 90 i。
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