面临海量的天文数据,人工智能能够大显本领。中邦科学院上海天文台考虑员葛健领导的邦际团队通过人工智能深度进修要领,正在邦际斯隆数字巡天项目第三期开释的类星体光谱数据中,获胜“挖宝”。
5月15日,邦际天文学巨子期刊《皇家天文学会月报》登载了干系考虑功劳。
据葛健先容,宇宙寒气体和灰尘中的“中性碳招揽体”,是考虑星系酿成和演化的紧要探针。但中性碳招揽线的信号微小且极其稀奇,需求正在海量的类星体光谱数据中才具找到,应用古板的搜索要领耗时辛苦,宛如“大海捞针”。
考虑团队通过应用人工智能的深度进修要领,打算神经汇集,天生基于实践观测的中性碳招揽线特点的大宗仿真样本,去陶冶深度进修神经汇集,并应用这些被“陶冶好”的深度进修神经汇集,正在邦际斯隆数字巡天项目第三期开释的数据中搜索“中性碳招揽体”。
通过这一更始要领,考虑团队很速发明了107例宇宙早期星系内的寒气体云块有“中性碳招揽体”。这雷同本数是此前得回的最大样本数的近两倍,且探测到了更众比以前更微小的信号。
发明了这么众寒气体的“中性碳招揽体”,考虑团队把这些光谱叠加到一齐,极大升高了探测种种金属元素丰采的才能,并能直接衡量灰尘吸附导致的局限金属丰采缺失。
考虑结果证实,早正在宇宙惟有约30亿年的年数时(宇宙现正在的年数为约138亿年),这些带领“中性碳招揽体”探针的早期星系,曾经过了迅疾物理和化学演化,进入了介于大麦哲伦矮星系和银河系之间的物理和化学演化状况,发生了大宗的金属,同时局限金属被吸附到灰尘上,发生观测到的“灰尘红化”结果。
“咱们这一发明,独立验证了近期詹姆斯·韦伯太空千里镜初度正在宇宙最早的恒星中,探测到相像钻石的碳灰尘的新发明,预示局限星系的演化比预期要速得众,这将对现有的星系酿成和演化模子酿成寻事。”葛健说。
业内专家以为,此项考虑是人工智能正在天文大数据范围行使的一次紧要冲破金年会官方陪玩。人工智能深度进修要领,正在众范围图像识别以及微小信号探测中,具有强壮的行使价钱和潜力。将来,希望正在海量的天文数据中挖到更众的“宝物”。(记者张筑松)