天文學(xué)家利用新AI工具檢測數(shù)百個宇宙異常

借助強(qiáng)大的人工智能工具，天文學(xué)家們梳理了NASA哈勃的大量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了1300多個宇宙異?，F(xiàn)象，其中800多個是科學(xué)新發(fā)現(xiàn)。

歐洲航天局（ESA）的大衛(wèi)·奧瑞安（David O'Ryan）和巴勃羅·戈麥斯（Pablo Gomez）新研究發(fā)表于天文學(xué)與天體物理學(xué).

“哈勃太空望遠(yuǎn)鏡的檔案觀測數(shù)據(jù)已追溯到35年前，提供了寶貴的數(shù)據(jù)，可能發(fā)現(xiàn)天體物理異常?！?a>他說奧賴恩。

天體物理異常很重要，因為它們可能是展現(xiàn)自然不同面貌的異常值。受過訓(xùn)練的科學(xué)家可能對這些問題有敏銳的感知，并且相對容易理解。

但我們強(qiáng)大的天文望遠(yuǎn)鏡收藏中的數(shù)據(jù)實(shí)在太多了。JWST貢獻(xiàn)了以下內(nèi)容57 GB 數(shù)據(jù)每天，取決于安排的觀測。

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維拉·魯賓天文臺擁有有史以來最大的數(shù)碼相機(jī)，將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這些設(shè)備。它每晚會產(chǎn)生大約20TB的原始數(shù)據(jù)，僅僅處理就需要特殊的基礎(chǔ)設(shè)施。

隨著巨型麥哲倫望遠(yuǎn)鏡和極大望遠(yuǎn)鏡等強(qiáng)大新型望遠(yuǎn)鏡即將投入使用，需要科學(xué)審查的天文數(shù)據(jù)量正激增成洪流。

這些海量的數(shù)據(jù)必然藏有許多隱藏的驚喜。我們的技術(shù)已經(jīng)超過了有機(jī)大腦處理這些信息的能力。但技術(shù)人工智能正在趕上天文學(xué)的大規(guī)模數(shù)據(jù)生成能力。

作者們表示：“天文檔案館包含大量未被探索的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能蘊(yùn)藏著稀有且具有科學(xué)價值的宇宙現(xiàn)象?！?a>寫.

“我們利用新的半監(jiān)督方法從哈勃遺產(chǎn)檔案中提取此類天體。”

研究人員利用最近開發(fā)的異常檢測框架AnomalyMatch，快速搜索了近一億張來自哈勃遺產(chǎn)檔案.檔案館包含了大約35年前的影像。

AnomalyMatch 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一種機(jī)器學(xué)習(xí)受人腦啟發(fā)的工具。

≈作者在之前論文這時出現(xiàn)了工具。

AnomalyMatch只需2到3天就能處理這么多數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)是人類大腦所需時間的一小部分。這是哈勃遺產(chǎn)檔案首次進(jìn)行如此系統(tǒng)性地尋找異常現(xiàn)象。

AnomalyMatch生成了一份可能異常的列表。這份清單包含近1400個異常物體，這個數(shù)字對人類大腦來說要容易得多。

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奧瑞安和戈麥斯手工檢查了這1400個天體，確定其中1300個實(shí)際上是異?，F(xiàn)象，其中超過800個從未被記錄。

銀河合并與相互作用是檔案館中最常見的異常類型。共有417個。

研究人員還發(fā)現(xiàn)了86個新的潛在引力透鏡。這些設(shè)備很重要，因為它們能將原本過于遙遠(yuǎn)無法觀測的物體帶入可及范圍。

它們還幫助科學(xué)家研究暗物質(zhì)在宇宙中，測量距離和宇宙膨脹，檢驗廣義相對論.

作者們說：“我們識別出許多文獻(xiàn)中已有的引力透鏡——但也有許多候選的新透鏡?！?a>寫.

檔案館里還有其他異常。AnomalyMatch還發(fā)現(xiàn)了其他稀有天體，如水母星系。這些星系團(tuán)中存在，當(dāng)沖壓剝離星系氣體時，形成恒星形成的長尾部被點(diǎn)亮。檔案館中發(fā)現(xiàn)了35張。

研究還發(fā)現(xiàn)了一些性質(zhì)不確定的異?，F(xiàn)象。其中一個是奇異的景象，一個擁有旋轉(zhuǎn)核心和開放葉片的星系。

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對人工智能來說，梳理海量天文數(shù)據(jù)是完美的任務(wù)，人類大腦不太可能復(fù)制。

除了上述異?，F(xiàn)象外，研究人員還發(fā)現(xiàn)了重疊星系、團(tuán)塊星系、環(huán)星系，甚至高——紅移星系接近探測極限，難以辨別。他們還發(fā)現(xiàn)了噴射星系和AGN宿主星系。

即使所有天文觀測明天停止，發(fā)現(xiàn)也不會停止。強(qiáng)大的人工智能工具注定會變得越來越強(qiáng)大。哈勃以及歐洲航天局蓋亞號等其他任務(wù)的龐大現(xiàn)有數(shù)據(jù)集，為未來工具提供了基礎(chǔ)。

誰知道這些數(shù)據(jù)中等待著被發(fā)現(xiàn)什么？

“這是人工智能如何提升檔案數(shù)據(jù)集科學(xué)回報的有力演示。”戈麥斯說.

“哈勃數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)如此多此前未被記錄的異常，凸顯了該工具未來巡天的潛力?！?/p>

本文最初發(fā)表于今日宇宙.請閱讀原文.

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