华威大学天文学家表示，他们开发的一套人工智能流程已在NASA“凌日系外行星巡天卫星”（TESS）数据中验证100多颗系外行星，其中包括31颗新发现行星。TESS通过监测恒星亮度的细微下降来捕捉凌日信号，即行星从母星前方经过时造成的光度减弱。

研究团队在发表于《皇家天文学会月刊》（MNRAS）的论文中介绍，他们将新流程RAVEN应用于TESS运行前四年获得的观测数据，对超过220万颗恒星进行分析。研究重点锁定轨道周期少于16天、绕恒星近距离运行的行星，以评估短周期行星的普遍程度。

论文第一作者、华威大学博士后研究员Marina Lafarga Magro称，借助RAVEN流程，团队“验证了118颗新行星，并获得超过2000个高质量行星候选体，其中近1000个为全新发现”。她表示，这一结果构成了目前对近轨道行星特征描述较为详尽的样本之一，可用于筛选后续研究中更具潜力的行星系统。

研究人员称，新验证的行星样本涵盖多类具有研究价值的目标，包括轨道周期不足24小时的超短周期行星、位于“海王星沙漠”的稀有行星，以及近轨道多行星系统（含此前未知的同一恒星周围行星对）。

团队介绍，现代行星搜寻任务往往会识别出大量候选信号，但区分真实行星凌日与食双星等其他天体事件仍是关键难点。负责流程开发的华威大学研究人员Andreas Hadjigeorghiou表示，RAVEN的设计目标之一是判断光度下降是否由行星造成。其方法基础是一个包含数十万个真实模拟行星及可能伪装成行星的天体事件的数据集，研究人员据此训练机器学习模型识别不同事件类型的模式。

研究人员还称，RAVEN被设计为覆盖从信号检测、机器学习筛选到统计验证的完整流程，以实现对大规模数据集的一致、客观处理。华威大学副教授、该研究高级合著者David Armstrong表示，经过充分测试与严格验证后，相关结果不仅可作为潜在行星名单，也可作为研究类太阳恒星周围不同类型行星出现率的样本。

在一项伴随发表于MNRAS的研究中，团队基于上述样本测量了类太阳恒星周围近轨道行星的出现频率，并绘制轨道周期与行星大小的分布。研究显示，约9%至10%的类太阳恒星拥有近轨道行星，这与NASA开普勒任务的结果一致；研究人员称，RAVEN将相关不确定性降低了近十倍。

该伴随研究还报告了对“海王星沙漠”行星出现率的直接测量，结果显示其仅占类太阳恒星的0.08%。群体研究第一作者、华威大学博士后研究员Kaiming Cui表示，这使研究人员得以更精确量化该区域行星的稀缺程度，并称相关测量表明TESS在行星群体研究方面已能匹敌、并在部分方面超越开普勒。

团队同时发布了交互式工具和目录，供其他研究人员检索与探索结果，并用于识别未来可由地面望远镜及欧洲航天局PLATO等任务进一步观测的目标。