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发布日期：2024-06-20 作者：开博
中新网北京5月16日电 (记者 孙自法 郑莹莹)今朝宇宙的春秋已有约138亿年，在其约30亿年时的演变初期是如何的状况？
来自中国科学院上海天文台的动静说，该台葛健研究员率领的国际团队最新发现极为希少的107例宇宙初期星系要害探针中性碳接收体，进一步阐发研究注解，早在宇宙约30亿岁的演变初期，这些携带中性碳接收体探针的初期星系，已过快速物理和化学演变，进入介在年夜麦哲伦矮星系和银河系之间的物理和化学演变状况。
为何选择中性碳接收体
本项研究经由过程人工智能的深度进修方式，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱旌旗灯号搜索和数据阐发，发现107例宇宙初期星系内的寒气体云块成份的要害探针中性碳接收体。相干研究方式与功效对摸索星系若何构成和演变供给了新的研究体例，也充实闪现人工智能在天文海量数据中探访微弱旌旗灯号的普遍利用潜力和前景。研究功效论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上颁发。
葛健指出，研究寒气体和尘埃为天文学家们理解星系从“最初组装”到恒星构成期间的猛烈转变、再到演变后期的全部星系生命周期供给了要害手段，而想要研究寒气体和尘埃，就需要探针。因为初期宇宙的星系离地球太遥远，天文学家没法将星系本身发的光作为探针来不雅测并研究寒气体和尘埃。但是，宇宙中比星系要亮百倍以上的类星体所发出的光在颠末宇宙初期星系时会被此中的气体和尘埃接收，发生类星体的接收光谱。此中，中性碳的接收光谱可以帮忙天文学家正确跟踪寒气体云块，是以，中性碳接收体成为研究星系构成和演变的主要探针。
人工智能若何助力“年夜海捞针”
葛健暗示，因为中性碳接收线的旌旗灯号微弱且极为希少，需要在海量类星体光谱数据中寻觅，犹如年夜海捞针。
为此，国际合作研究团队经由过程利用人工智能的深度进修方式，设计神经收集，生成基在现实不雅测的中性碳接收线特点的年夜量仿真样本去练习深度进修神经收集，并利用这些被“练习好”的深度进修神经收集在斯隆巡天三期释放的数据中搜索中性碳接收体。
经由过程这类体例，研究团队很快发现了极为希少的107例宇宙初期星系内的寒气体云块成份的要害探针——中性碳接收体。本次取得的样本数是此前取得最年夜样本数的近两倍之多，而且成功探测到更多比之前更微弱的旌旗灯号。
研究团队采取立异方式，起首构成与真实接收线无任何区分的仿真旌旗灯号来充实练习深度神经收集，使之进修接收线的所有特点；为提高探测活络度，研究团队成心增添了低信噪比样本的练习，使深度进修神经收集的探测精度到达99.8%，探测完整性也显著晋升约30%，到达99%。这类人工智能的练习和搜索体例年夜年夜缩短搜索时候，并提高探测活络度和对微弱旌旗灯号探测的完整性。
如何有用追踪星系演变进程
葛健介绍说，找到金属接收线的中性碳接收体可以供给一个研究星系和宇宙演变的壮大东西，这些接收体的谱线能供给有关初期星系内星际介质的化学成份和金属品貌的信息，帮忙天文学家去追踪化学成份的富集进开博体育程和化学演变的汗青。
这些接收体还可以追踪尘埃构成和属性，供给星系中加热和冷却气体进程的理解和若何增进份子的构成等。这些谱线的强度和恒星构成率与星系汗青有关，是以可有用追踪星系的演变进程。
此次发现如斯多寒气体的中性碳接收体，研究团队把这些光谱叠加到一路，极年夜提高探测各类金属元素品貌的能力，并能直接丈量尘埃吸附致使的部门金属品貌缺掉。研究成果注解，早在宇宙只有约30亿年的春秋时，这些携带中性碳接收体探针的初期星系已过快速物理和化学演变，进入介在年夜麦哲伦矮星系和银河系之间的物理和化学演变状况，年夜量的金属发生，同时部门金属被吸附到尘埃上，发生不雅测到的尘埃红化成果。
研究功效将来有哪些利用
本项研究成果还自力验证了近期詹姆斯 韦伯太空千里镜初次在宇宙最早的恒星中探测到近似钻石的碳尘埃的新发现，预示部门星系的演变比预期要快很多，挑战了现有的星系构成和演变模子。研究团队认为，本次研究经由过程不雅测类星体的接收光谱来研究初期星系，这将为将来宇宙和星系初期演变研究供给一个全新而强有力的研究手段，和与詹姆斯 韦伯太空千里镜彼此补的研究体例。
葛健暗示，本次研究工作的冲破性发现是人工智能在天文年夜数据范畴利用的一个里程碑。要想利用人工智能在海量的天文数据中“挖”到重年夜新发现，就需要成长立异人工智能算法，使之能快、准、狠——即快速、正确、完整地探访到这些很难在传统体例下找到的希少而微弱的旌旗灯号。
研究团队期望能将本次工作中的立异手段进一步推行到各类光谱中，利用人工智能高效练习和搜索微弱光谱旌旗灯号，也推行到图象辨认中把多个相干布局截掏出来放在一路，发生人工“多布局”图象来高效练习和搜索微弱图象旌旗灯号。
本项研究的立异方式具有在多范畴图象辨认和微弱旌旗灯号探测中庞大的利用价值和潜力，研究团队利用年夜量仿真数据练习深度神经收集的方式，也能够拓展利用人工智能搜索希少微弱旌旗灯号的发现空间。
“在没法取得年夜量的现实不雅测数据时，我们可以经由过程充实熟悉需要搜索的旌旗灯号特点，然后人工生成具有这些特点的年夜量仿真旌旗灯号来练习深度神经收集，如许我们就不再依靠以往有限的认知来发现宇宙新现象。这将为将来在海量的天文数据中‘发掘’到新的旌旗灯号和物理纪律的年夜发现，供给很是有用的手段。”葛健瞻望说。
（原题目：宇宙30亿岁时是何状况？中国天文学家领衔最新研究发现揭秘）
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