人工智能在100多個星系中發現了隱藏的星系進化線索
兩個被稱為NGC7733和NGC7734的棒旋星系正在合并過程中。較低星系的智能中上臂上有一個塵土飛揚的結，這標志著第三個星系伴星。星系現隱星系線索珠海外圍（外圍經紀) 外圍聯系（電話微信189-4469-7302）一二線城市快速安排上門外圍上門外圍女，全程90分鐘到達（圖片來源：uux.cn歐空局/哈勃和美國國家航空航天局，進化J.Dalcanton，人工暗能量調查/DE/FNAL/NOIRLab/NSF/AURA；致謝：L.Shatz）
（神秘的智能中地球uux.cn）據美國太空網（Rahul Rao）：遙遠的古老星系的星際云通常充滿了碳。這意味著，星系現隱星系線索如果天文學家能夠追蹤和探測到這些被他們稱為中性碳吸收劑的進化碳斑塊，他們就可以了解到星系是人工如何進化的。
然而，智能中實際檢測中性碳吸收劑——這一過程通常涉及在星系發射的星系現隱星系線索光譜中尋找碳吸收線的獨特指紋——是乏味的。這也很困難。進化在數以百萬計的人工珠海外圍（外圍經紀) 外圍聯系（電話微信189-4469-7302）一二線城市快速安排上門外圍上門外圍女，全程90分鐘到達星系中，天文學家只知道幾十個含有這些吸收體。智能中
聽起來像是星系現隱星系線索人工智能的工作。或者，更準確地說，這聽起來像是深度神經網絡的工作。
具體來說，研究人員最近建立了一個神經網絡，對十多年前拍攝的星系光譜數據進行研究，并發現了100多個具有中性碳吸收劑的新星系。
他們是怎么做到的？好吧，在使用神經網絡之前，你首先必須對其進行訓練。不幸的是，正如我們所討論的，沒有足夠的已知中性碳吸收劑來充分做到這一點。因此，研究人員沒有使用真實數據，而是生成了一批500萬個虛構的光譜，并用它們來教神經網絡尋找什么：模式往往太微妙，人眼無法發現。
然后，研究人員根據斯隆數字巡天III的數據建立了他們的神經網絡。當他們這樣做時，他們在107個以前不知道具有這些特征的星系中精確定位了中性碳吸收劑。
我們該何去何從？
碳是星系進化某一階段的指標。它的存在表明一個星系經歷了快速的變化，產生了許多比氫或氦更重的元素。這些研究人員認為，星系中碳的存在可能表明類似銀河系的圓盤的發展。新確定的含碳星系可以追溯到大約108億年前，也就是宇宙歷史上相對較早的時候，這使得這一事實相當有趣。
在許多方面，天文學是一個理想的領域，可以在其中尋求人工智能方法的幫助。天文學家現在發現自己正在處理堆積如山的數據；對于人類來說，在任何合理的時間范圍內進行篩選都太難了——更不用說以一種能夠找到他們有時需要的微小模式的方式進行篩選了。
中國上海天文臺天文學家簡戈在一份聲明中表示：“有必要開發創新的人工智能算法，快速、準確、全面地探索海量天文數據中的罕見和微弱信號。”。
作者于5月14日在《皇家天文學會月報》上發表了他們的研究成果。
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