廣告面對(duì)海量的天文數(shù)據(jù)，人工智能可以大顯身手。中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)研究員葛健帶領(lǐng)的國(guó)際團(tuán)隊(duì)通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)方法，在國(guó)際斯隆數(shù)字巡天項(xiàng)目第三期釋放的類星體光譜數(shù)據(jù)中，成功“挖寶”。
5月15日，國(guó)際天文學(xué)權(quán)威期刊《皇家天文學(xué)會(huì)月報(bào)》刊登了相關(guān)研究成果。
據(jù)葛健介紹，宇宙冷氣體和塵埃中的“中性碳吸收體”，是研究星系形成和演化的重要探針。但中性碳吸收線的信號(hào)微弱且極其稀少，需要在海量的類星體光譜數(shù)據(jù)中才能找到，使用傳統(tǒng)的搜尋方法耗時(shí)費(fèi)力，如同“大海撈針”。
研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用人工智能的深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于實(shí)際觀測(cè)的中性碳吸收線特征的大量仿真樣本，去訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用這些被“訓(xùn)練好”的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在國(guó)際斯隆數(shù)字巡天項(xiàng)目第三期釋放的數(shù)據(jù)中搜尋“中性碳吸收體”。
通過(guò)這一創(chuàng)新方法，研究團(tuán)隊(duì)很快發(fā)現(xiàn)了107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊有“中性碳吸收體”。這一樣本數(shù)是此前獲得的最大樣本數(shù)的近兩倍，且探測(cè)到了更多比以前更微弱的信號(hào)。
發(fā)現(xiàn)了這么多冷氣體的“中性碳吸收體”，研究團(tuán)隊(duì)把這些光譜疊加到一起，極大提高了探測(cè)各種金屬元素豐度的能力，并能直接測(cè)量塵埃吸附導(dǎo)致的部分金屬豐度缺失。
研究結(jié)果表明，早在宇宙只有約30億年的年齡時(shí)（宇宙現(xiàn)在的年齡為約138億年），這些攜帶“中性碳吸收體”探針的早期星系，已經(jīng)過(guò)了快速物理和化學(xué)演化，進(jìn)入了介于大麥哲倫矮星系和銀河系之間的物理和化學(xué)演化狀態(tài)，產(chǎn)生了大量的金屬，同時(shí)部分金屬被吸附到塵埃上，產(chǎn)生觀測(cè)到的“塵埃紅化”結(jié)果。
“我們這一發(fā)現(xiàn)，獨(dú)立驗(yàn)證了近期詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡首次在宇宙最早的恒星中，探測(cè)到類似鉆石的碳?jí)m埃的新發(fā)現(xiàn)，預(yù)示部分星系的演化比預(yù)期要快得多，這將對(duì)現(xiàn)有的星系形成和演化模型形成挑戰(zhàn)。”葛健說(shuō)。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，此項(xiàng)研究是人工智能在天文大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用的一次重要突破。人工智能深度學(xué)習(xí)方法，在多領(lǐng)域圖像識(shí)別以及微弱信號(hào)探測(cè)中，具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和潛力。未來(lái)，有望在海量的天文數(shù)據(jù)中挖到更多的“寶貝”。
面對(duì)海量的天文數(shù)據(jù)，人工智能可以大顯身手。中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)研究員葛健帶領(lǐng)的國(guó)際團(tuán)隊(duì)通過(guò)人工智能深度學(xué)習(xí)方法，在國(guó)際斯隆數(shù)字巡天項(xiàng)目第三期釋放的類星體光譜數(shù)據(jù)中，成功“挖寶”。
5月15日，國(guó)際天文學(xué)權(quán)威期刊《皇家天文學(xué)會(huì)月報(bào)》刊登了相關(guān)研究成果。
據(jù)葛健介紹，宇宙冷氣體和塵埃中的“中性碳吸收體”，是研究星系形成和演化的重要探針。但中性碳吸收線的信號(hào)微弱且極其稀少，需要在海量的類星體光譜數(shù)據(jù)中才能找到，使用傳統(tǒng)的搜尋方法耗時(shí)費(fèi)力，如同“大海撈針”。
研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)使用人工智能的深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于實(shí)際觀測(cè)的中性碳吸收線特征的大量仿真樣本，去訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用這些被“訓(xùn)練好”的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在國(guó)際斯隆數(shù)字巡天項(xiàng)目第三期釋放的數(shù)據(jù)中搜尋“中性碳吸收體”。
通過(guò)這一創(chuàng)新方法，研究團(tuán)隊(duì)很快發(fā)現(xiàn)了107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊有“中性碳吸收體”。這一樣本數(shù)是此前獲得的最大樣本數(shù)的近兩倍，且探測(cè)到了更多比以前更微弱的信號(hào)。
發(fā)現(xiàn)了這么多冷氣體的“中性碳吸收體”，研究團(tuán)隊(duì)把這些光譜疊加到一起，極大提高了探測(cè)各種金屬元素豐度的能力，并能直接測(cè)量塵埃吸附導(dǎo)致的部分金屬豐度缺失。
研究結(jié)果表明，早在宇宙只有約30億年的年齡時(shí)（宇宙現(xiàn)在的年齡為約138億年），這些攜帶“中性碳吸收體”探針的早期星系，已經(jīng)過(guò)了快速物理和化學(xué)演化，進(jìn)入了介于大麥哲倫矮星系和銀河系之間的物理和化學(xué)演化狀態(tài)，產(chǎn)生了大量的金屬，同時(shí)部分金屬被吸附到塵埃上，產(chǎn)生觀測(cè)到的“塵埃紅化”結(jié)果。
“我們這一發(fā)現(xiàn)，獨(dú)立驗(yàn)證了近期詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡首次在宇宙最早的恒星中，探測(cè)到類似鉆石的碳?jí)m埃的新發(fā)現(xiàn)，預(yù)示部分星系的演化比預(yù)期要快得多，這將對(duì)現(xiàn)有的星系形成和演化模型形成挑戰(zhàn)。”葛健說(shuō)。
業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，此項(xiàng)研究是人工智能在天文大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用的一次重要突破。人工智能深度學(xué)習(xí)方法，在多領(lǐng)域圖像識(shí)別以及微弱信號(hào)探測(cè)中，具有巨大的應(yīng)用價(jià)值和潛力。未來(lái)，有望在海量的天文數(shù)據(jù)中挖到更多的“寶貝”。
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