科學家利用AI創建了一幅超詳細的恆星、星系和類星體3D地圖

2020-10-16 知新了了


夏威夷的Pan-STARRS望遠鏡


夏威夷大學馬諾阿天文學研究所（IfA）的一組天文學家通過人工智慧（AI）神經網絡，創建了有史以來最全面的恆星、星系和類星體的天文成像目錄。

馬諾阿天文學研究所（IfA）的天文學家小組在2016年發布了一份包含30億天體的星表，其中包括恆星、星系和類星體（超大質量黑洞的活動核心）。不用說，解析這個包含2 PB數據的龐大資料庫是一項不適合普通人、科學家，甚至是人類的任務。 2016年目錄發布的主要目標，是更好地表徵這些遙遠的光斑，並繪製所有三個維度的星系排列。終於，藉助機器學習的能力，Pan-STARRS團隊完成了這項「不可能完成」的任務。他們的工作結果已發布在《皇家天文學會月刊》上。

夏威夷大學發布的一份新聞稿說，他們的PS1望遠鏡位於夏威夷大島哈雷阿卡拉山頂，能夠掃描75％的天空，它目前主持了世界上最大的深多色光學測量。相比之下，斯隆數字天空調查（SDSS）僅覆蓋25％的天空。

為了給計算機提供一個參照系，並教會它如何區分天體類別，研究小組轉向了公開可用的光譜測量。研究的主要作者，IfA的前宇宙學博士後研究員羅伯特·貝克（Robert Beck）解釋說，這些顏色和物體尺寸的度量數以百萬計。


宇宙密度圖，15到30億光年之間的星系。


貝克解釋道：「利用最先進的優化算法，我們使用了近400萬個光源組成的光譜訓練集，教神經網絡預測光源類型和星系距離，同時糾正銀河系塵埃的消光現象。」

這些「培訓」課程效果很好。隨後的神經網絡在對物體進行分類時做得非常出色，星系成功率為98.1%，恆星成功率為97.8%，類星體成功率為96.6%。該系統還確定了到星系的距離，這些距離最多僅相差約3％。據夏威夷大學稱，由此產生的成果是「世界上最大的恆星、星系和類星體三維天文影像目錄」。

「這張美麗的宇宙地圖提供了一個例子，說明了如何通過人工智慧技術和補充觀測，使Pan-STARRS大數據集的威力成倍增加，」該團隊成員和研究的合著者肯尼斯·錢伯斯（Kenneth Chambers）解釋說。 「隨著Pan-STARRS收集越來越多的數據，我們將使用機器學習來提取有關近地天體、太陽系、銀河系和宇宙的更多信息。」

新的目錄是在國家科學基金會（National Science Foundation）的資助下完成的，它可以通過Mikulski太空望遠鏡檔案館公開獲取。該資料庫的大小為300G，可以通過多種格式（包括可下載的計算機可讀表格）進行訪問。

這項調查已經產生了一些有趣的科學成果，包括對一個被稱為冷斑的相當詭異的空間區域的解釋。Pan-STARRS團隊的科學家們利用PS1望遠鏡和美國宇航局的廣域勘測探測器衛星，發現了一個巨大的超空間，正如夏威夷大學5年前所描述的那樣，這是一個「18億光年寬的廣闊區域，其中星系的密度遠低於已知宇宙中通常的密度」。研究人員稱，正如在宇宙微波背景中看到的那樣，正是這種超空穴造成了冷斑。

更新後的地圖還將用於研究宇宙的整體幾何學，進一步檢驗我們關於標準宇宙學模型的理論，分析古代星系，以及其他許多天文和宇宙學研究的途徑。

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