受到Netflix或Hulu等电影流媒体服务的启发，西南研究院的一位科学家开发出一种技术，可以寻找可能在我们的太阳系外部拥有巨大的木星大小行星的恒星。她根据已知有行星的恒星的成分，开发了一种识别可能存在巨型系外行星的恒星的算法。
“我的观看习惯训练了Netflix根据我已经观看的内容推荐我喜欢的科幻电影。这些看过的电影就像已知的星际系外行星系统，”SwRI的行星天体物理学家Natalie Hinkel博士说。 。“那么，该算法会寻找具有尚未检测到的行星的恒星 - 这与我未观测过的电影相当 - 并预测这些恒星有行星的可能性。”
就像蛋糕食谱包含一些基本成分一样，恒星需要某些元素来制造巨行星。科学家可以使用光谱学，或光与恒星上层原子相互作用的方式来测量恒星的成分，其中包括碳，镁和硅等材料。这些元素是制造行星的成分，因为恒星和行星是同时制造的，并且来自相同的材料。然而，虽然厨房里有很多食材，但并非所有食材都属于蛋糕。这是电影流算法的用武之地，根据星星中的元素预测行星。
“我们发现预测行星恒星中最有影响力的元素是碳，氧，铁和钠，”辛克尔说。“有趣的是，我们并不认为钠是预测行星的关键因素。但它必定是恒星和行星之间的重要联系，因为它不断弹出，即使在观察不同的元素组合时也是如此。”
Hinkel使用她开发的公开可用的恒星数据库Hypatia目录来训练和测试算法。它是太阳500光年内最大的恒星及其元素数据库。最后统计数据显示，Hypatia拥有6,193颗恒星的恒星元素数据，其中有401颗恒星可以接收行星。该数据库还列出了从氢到铅的73个恒星元素。
该算法将公开发布，已经查看了超过4,200颗恒星，并根据恒星内部的元素或成分评估了它们托管行星的可能性。此外，Hinkel研究了这些成分的不同组合，看看它们如何影响算法。
辛克尔的团队发现了大约360个潜在的巨行星主星，这些巨星拥有巨型系外行星的可能性超过90%。“我们很兴奋，因此我们使用档案望远镜数据搜索这些可能的主星周围的行星的任何迹象，”辛克尔说。“我们在算法预测的三颗恒星周围发现了可能的木星大小的行星。”
当被问及她的算法有多可靠时，她解释说“我们的数据中没有任何真正的负面因素 - 也就是说，我们知道的恒星没有行星 - 所以我们隐藏了一些已知的行星主星在数据中看看他们的预测得分会是什么样的。他们平均得分超过75%，这太棒了!这可能比我喜欢Netflix为我选择的科幻电影更高。“
展望未来，这些研究结果可以彻底改变未来研究的目标恒星选择，并巩固元素在巨行星探测和形成中的作用。Hinkel是论文“ 使用恒星元素丰度预测巨型系外行星主星的推荐算法 ”的主要作者，