傳統上發現之前從未見過的行星並不是一件容易的事情。來自美國宇航局和其他科學機構的太空望遠鏡收集了大量資料，天文學家需要數年時間來篩選這些資料，而且很多時候可能一無所獲。

但是現在人類並不需要完成所有的工作。德克薩斯大學奧斯汀分校的大四學生Anne Dattilo藉助人工智慧研究美國宇航局開普勒太空望遠鏡收集的資料，發現了兩顆新的系外行星。

由22歲的Dattilo領導的研究人員設計了一種計算機演算法。使用計算機快速掃描像開普勒這樣的“行星獵人”儀器的資料本身並不新鮮，但Dattilo及其他研究人員正在尋找的資料需要一種獨特的方法。開普勒望遠鏡的第二輪行星定位與第一輪相比有點不同，而稱為K2的擴充套件任務提供的資料因不穩定而變得混亂。

開普勒望遠鏡在“退休”之前遭遇了機械問題，雖然它在K2期間收集的資料仍然可用，但傳統的行星檢測演算法由於感測器的移動而無法工作。這需要一種專門設計用於考慮該運動並有效地將其取消的人工智慧演算法，允許計算機發現與在遠處恆星前方經過的行星相關的亮度下降。

Dattilo和她的團隊建立了一種演算法，當將其應用於開普勒的一些K2資料時，成功發現了兩顆新的系外行星。這些距離地球約1300光年的行星現在可以加入到開普勒令人難以置信的“遺產”中，開普勒在其多次觀測活動中探測到超過2500顆行星。