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來自中國科學(xué)院上海天文臺的消息說，該臺葛健研究員帶領(lǐng)的國際團隊最新發(fā)現(xiàn)極其稀少的107例宇宙早期星系關(guān)鍵探針中性碳吸收體，進一步分析研究表明，早在宇宙約30億歲的演化早期，這些攜帶中性碳吸收體探針的早期星系，已經(jīng)過快速物理和化學(xué)演化，進入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)。

“在無法獲得大量的實際觀測數(shù)據(jù)時，我們可以通過充分認識需要搜尋的信號特征，然后人工生成具有這些特征的大量仿真信號來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣我們就不再依賴以往有限的認知來發(fā)現(xiàn)宇宙新現(xiàn)象。這將為未來在海量的天文數(shù)據(jù)中‘挖掘’到新的信號和物理規(guī)律的大發(fā)現(xiàn)，提供非常有效的手段?！备鸾≌雇f。(完)

葛健介紹說，找到金屬吸收線的中性碳吸收體可以提供一個研究星系和宇宙演化的強大工具，這些吸收體的譜線能提供有關(guān)早期星系內(nèi)星際介質(zhì)的化學(xué)成分和金屬豐度的信息，幫助天文學(xué)家去追蹤化學(xué)成分的富集過程和化學(xué)演化的歷史。

此次發(fā)現(xiàn)如此多冷氣體的中性碳吸收體，研究團隊把這些光譜疊加到一起，極大提高探測各種金屬元素豐度的能力，并能直接測量塵埃吸附導(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，這些攜帶中性碳吸收體探針的早期星系已經(jīng)過快速物理和化學(xué)演化，進入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)，大量的金屬產(chǎn)生，同時部分金屬被吸附到塵埃上，產(chǎn)生觀測到的塵埃紅化結(jié)果。

葛健表示，本次研究工作的突破性發(fā)現(xiàn)是人工智能在天文大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用的一個里程碑。要想使用人工智能在海量的天文數(shù)據(jù)中“挖”到重大新發(fā)現(xiàn)，就需要發(fā)展創(chuàng)新人工智能算法，使之能快、準(zhǔn)、狠——即快速、準(zhǔn)確、完備地探尋到這些很難在傳統(tǒng)方式下找到的稀少而微弱的信號。

研究團隊采用創(chuàng)新方法，首先形成與真實吸收線無任何區(qū)別的仿真信號來充分訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使之學(xué)習(xí)吸收線的所有特征；為提高探測靈敏度，研究團隊有意增加了低信噪比樣本的訓(xùn)練，使深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探測精度達到99.8%，探測完備性也顯著提升約30%，達到99%。這種人工智能的訓(xùn)練和搜尋方式大大縮短搜尋時間，并提高探測靈敏度和對微弱信號探測的完備性。

128cc棋牌官网网址中新網(wǎng)北京5月16日電 (記者 孫自法鄭瑩瑩)目前宇宙的年齡已有約138億年，在其約30億年時的演化早期是怎樣的狀態(tài)？

研究團隊期望能將本次工作中的創(chuàng)新手段進一步推廣到各類光譜中，使用人工智能高效訓(xùn)練和搜尋微弱光譜信號，也推廣到圖像識別中把多個相關(guān)結(jié)構(gòu)截取出來放在一起，產(chǎn)生人工“多結(jié)構(gòu)”圖像來高效訓(xùn)練和搜尋微弱圖像信號。

葛健指出，研究冷氣體和塵埃為天文學(xué)家們理解星系從“最初組裝”到恒星形成時期的劇烈變化、再到演化后期的整個星系生命周期提供了關(guān)鍵手段，而想要研究冷氣體和塵埃，就需要探針。由于早期宇宙的星系離地球太遙遠，天文學(xué)家無法將星系自身發(fā)的光作為探針來觀測并研究冷氣體和塵埃。然而，宇宙中比星系要亮百倍以上的類星體所發(fā)出的光在經(jīng)過宇宙早期星系時會被其中的氣體和塵埃吸收，產(chǎn)生類星體的吸收光譜。其中，中性碳的吸收光譜可以幫助天文學(xué)家準(zhǔn)確跟蹤冷氣體云塊，因此，中性碳吸收體成為研究星系形成和演化的重要探針。

本項研究的創(chuàng)新方法具有在多領(lǐng)域圖像識別以及微弱信號探測中巨大的應(yīng)用價值和潛力，研究團隊使用大量仿真數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，也可以拓展使用人工智能搜尋稀少微弱信號的發(fā)現(xiàn)空間。

本項研究結(jié)果還獨立驗證了近期詹姆斯·韋伯太空望遠鏡首次在宇宙最早的恒星中探測到類似鉆石的碳塵埃的新發(fā)現(xiàn)，預(yù)示部分星系的演化比預(yù)期要快得多，挑戰(zhàn)了現(xiàn)有的星系形成和演化模型。研究團隊認為，本次研究通過觀測類星體的吸收光譜來研究早期星系，這將為未來宇宙和星系早期演化研究提供一個全新而強有力的研究手段，以及與詹姆斯·韋伯太空望遠鏡相互補的研究方式。

為此，國際合作研究團隊通過使用人工智能的深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，生成基于實際觀測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)在斯隆巡天三期釋放的數(shù)據(jù)中搜尋中性碳吸收體。

本項研究通過人工智能的深度學(xué)習(xí)方法，對國際斯隆巡天三期釋放的類星體光譜數(shù)據(jù)進行微弱信號搜尋和數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊成分的關(guān)鍵探針中性碳吸收體。相關(guān)研究方法與成果對探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分顯現(xiàn)人工智能在天文海量數(shù)據(jù)中探尋微弱信號的廣泛應(yīng)用潛力和前景。研究成果論文5月15日在國際天文學(xué)頂級期刊《皇家天文學(xué)會月報》(MNRAS)上發(fā)表。

通過這種方式，研究團隊很快發(fā)現(xiàn)了極其稀少的107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊成分的關(guān)鍵探針——中性碳吸收體。本次獲得的樣本數(shù)是此前獲得最大樣本數(shù)的近兩倍之多，并且成功探測到更多比以前更微弱的信號。

這些吸收體還可以追蹤塵埃形成和屬性，提供星系中加熱和冷卻氣體過程的理解以及如何促進分子的形成等。這些譜線的強度和恒星形成率與星系歷史有關(guān)，因此可有效追蹤星系的演化過程。