人類探索外太空的道路上，目標主要是尋找宜居星球，和外星生命。加拿大的科學家最近提出一種新的方法，利用新的推薦算法，機器學習軟件。這種學習的方法甚至能用于尋找潛在生命跡象的系外行星。

當前太空搜索技術可以分析系外行星的體積和軌道周期，但是很難探測到影響系外行星穩定的重要因素，目前科學家發現谷歌(微博)和Netflix推薦算法能用于搜尋潛在生命的系外行星。

據英國每日郵報報道，目前，研究人員最新研究顯示，受谷歌和Netflix推薦算法啟發的機器學習軟件能夠發現外太空的外星生命。

這種強大方法比傳統技術快1000倍，能夠預測是否一個行星系統可以維持生命。研究人員希望該工具能夠定位整個行星系統，揭曉系外行星是否具有生命穩定性和可持續性的最新信息。

這項研究使用一種叫做“機器學習”的技術，是一種人工智能類型的機器學習軟件，可使計算機系統獨立學習，無需人工持續地輸入數據信息。這種先進系統在學習方面具有獨特設計，當處于不同數據信息環境下，將顯著提高自己的能力。

目前，加拿大多倫多大學士嘉堡校區使用該技術搜尋太空中潛在生命跡象的遙遠行星系統，研究負責人、該大學行星科學中心博士后丹-塔馬約(Dan Tamayo)說：“機器學習提供一個強大的方法處理天體物理學問題，并且能夠預測行星系統是否穩定。”

研究人員解釋稱，一個行星系統是否穩定，其關鍵在于該行星系統如何起源形成。目前這項最新研究報告發表在近期出版的《天體物理學家雜志快報》上。

塔馬約解釋稱，當前有許多種方法可以探測系外行星，它們有能力提供系外行星大小和軌道周期的重要信息。然而這些技術無法確定行星質量，或者其軌道的橢圓程度，這些是影響行星穩定的重要因素。

他強調稱，谷歌和Netflix推薦系統研制的算法是一種非常有用的工具，能夠預測行星的穩定性，便于我們掌握行星系統的重要信息，從行星質量上限至行星離心率。