การค้นพบนี้เน้นย้ำว่าแมชชีนเลิร์นนิงมีพลังในการปรับปรุงงานของนักวิทยาศาสตร์ได้อย่างไร โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือเสริมเพื่อเพิ่มความแม่นยำของนักวิจัย และประหยัดเวลาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อต้องทำงานสำรวจอวกาศที่ลึกล้ำ แบบจำลองสามารถตรวจจับสัญญาณในข้อมูลที่ผู้คนวิเคราะห์ไว้แล้ว พวกเขาพบบางสิ่งที่ตรวจไม่พบก่อนหน้านี้ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลของเรา - และการเรียนรู้ของเครื่องโดยทั่วไป - มีความสามารถในการระบุข้อมูลสำคัญที่ผู้คนอาจพลาดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ สิ่งนี้มีศักยภาพในการเร่งการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกทางทฤษฎีที่ตามมา เทอร์รี่กล่าว ใช้เวลาเพียงประมาณหนึ่งชั่วโมงในการวิเคราะห์แค็ตตาล็อกทั้งหมดและค้นหาหลักฐานที่ชัดเจนเกี่ยวกับ ดาวเคราะห์ ดวงใหม่ในจุดที่เฉพาะเจาะจง ดังนั้นเราจึงคิดว่าจะมีสถานที่สำคัญสำหรับเทคนิคประเภทนี้เมื่อชุดข้อมูลของเรามีขนาดใหญ่ขึ้น