利用算法，也能“凭空”找到系外行星？受Netflix或Hulu等电影流媒体服务的启发，美国西南研究所一位科学家开发了一项技术，寻找太阳系外可能存在木星大小巨行星的恒星系统。根据已知拥有行星的恒星组成，开发了一种算法来识别可能存在巨大系外行星的恒星系统。观看习惯让Netflix根据已经看过的内容推荐我们可能喜欢的科幻电影。这些被观看的电影就像已知的系外行星系统。
然后，该算法寻找那些行星尚未被探测到的恒星（它们与我从未看过的电影相当）并预测这些恒星拥有行星的可能性。正如蛋糕配方中包含一些基本成分一样，恒星也需要特定元素才能形成巨大的行星。科学家可以利用光谱学，即光与恒星上层原子相互作用的方式，来测量恒星的成分，包括碳、镁和硅等物质。这些元素是构成行星的要素，因为恒星和行星是在同一时间由相同的材料构成，然而，尽管你的厨房里有很多配料，但并不是所有的配料都属于蛋糕。
这就是电影流媒体算法的有用之处，它根据恒星中的元素来预测行星。发现，预测行星宿主恒星最具影响力的元素是碳、氧、铁和钠。有趣的是，没想到钠会成为预测一颗行星的关键成分。但它肯定是恒星和行星之间的重要联系，因为即使在观察不同的元素组合时，它也会不断出现。使用开发的公开可用恒星数据库Hypatia Catalog来训练和测试算法，是最大的恒星及其元素数据库，为500光年以内行星提供数据。据新统计，Hypatia拥有6193颗恒星的恒星元素数据，其中401颗已知拥有行星。
该数据库还收录了从氢到铅的73种恒星元素，该算法已经观察了4200多颗恒星，并仅根据恒星内部的元素或成分，评估了拥有行星的可能性。此外，Hinkel研究了这些成分的不同组合，以了解它们如何影响算法。Hinkel团队发现了大约360颗潜在的巨型行星宿主恒星，这些恒星有超过90%的可能性拥有一颗巨大行星。使用了存档望远镜数据来寻找这些可能主恒星周围行星的任何迹象，研究确定了该算法预测三颗恒星周围可能存在木星大小的行星。
当被问及算法有多可靠时，研究人员表示，数据中没有任何真实的负值，也就是说，知道没有行星的恒星系统，所以在数据中‘隐藏’了一些已知的行星宿主恒星，看看它们的预测分数会是多少。平均得分超过75%，这太棒了！这可能比Netflix为用户挑选科幻电影的平均水平还要高。展望未来，这些发现可能会彻底改变未来研究的目标恒星选择，并确定元素在巨行星探测和形成中所扮演的角色，其研究发表在《天体物理学》上。
