人类探索外太空的道路上，目标主要是寻找宜居星球，和外星生命。加拿大的科学家最近提出一种新的方法，利用新的推荐算法，机器学习软件。这种学习的方法甚至能用于寻找潜在生命迹象的系外行星。
当前太空搜索技术可以分析系外行星的体积和轨道周期，但是很难探测到影响系外行星稳定的重要因素，目前科学家发现谷歌(微博)和Netflix推荐算法能用于搜寻潜在生命的系外行星。
据英国每日邮报报道，目前，研究人员最新研究显示，受谷歌和Netflix推荐算法启发的机器学习软件能够发现外太空的外星生命。
这种强大方法比传统技术快1000倍，能够预测是否一个行星系统可以维持生命。研究人员希望该工具能够定位整个行星系统，揭晓系外行星是否具有生命稳定性和可持续性的最新信息。
这项研究使用一种叫做“机器学习”的技术，是一种人工智能类型的机器学习软件，可使计算机系统独立学习，无需人工持续地输入数据信息。这种先进系统在学习方面具有独特设计，当处于不同数据信息环境下，将显著提高自己的能力。
目前，加拿大多伦多大学士嘉堡校区使用该技术搜寻太空中潜在生命迹象的遥远行星系统，研究负责人、该大学行星科学中心博士后丹-塔马约(Dan Tamayo)说：“机器学习提供一个强大的方法处理天体物理学问题，并且能够预测行星系统是否稳定。”
研究人员解释称，一个行星系统是否稳定，其关键在于该行星系统如何起源形成。目前这项最新研究报告发表在近期出版的《天体物理学家杂志快报》上。
塔马约解释称，当前有许多种方法可以探测系外行星，它们有能力提供系外行星大小和轨道周期的重要信息。然而这些技术无法确定行星质量，或者其轨道的椭圆程度，这些是影响行星稳定的重要因素。
他强调称，谷歌和Netflix推荐系统研制的算法是一种非常有用的工具，能够预测行星的稳定性，便于我们掌握行星系统的重要信息，从行星质量上限至行星离心率。
