人工智能首次发现、确认、分类和分享超新星 | {$randkws}热点解读 超新星发生的星系的深空图像

来源:触物伤情网 | 栏目:综合 | 2026-06-15 15:47:16
AI首次察觉、证实、分类和转发超新星
超新星发生的星系的深空图像。鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长探究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长探究所)
(神秘的地球uux.cn)据西北大学:一个完全自动化的过程,含有一个全新的AI(AI)工具,已然顺利地测试、今天回顾造型点评,治愈系文案确认和分类了它的第一颗超新星。
由西北大学领导的海外兴办开发的新操控系统自动化了夜空中新超新星的全部检索过程——有效地将人类从这个过程中移除。这不只高效加速了对新超新星候选者的确认和分类过程,还避免了人为失误。
该团队提醒天文学界,这周启动了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具,并获得了顺利。揭秘戛纳电影节消息在过去的六年里,人类已然花费了大约2200个小时对超新星候选者开展视觉检查和分类。随着新工具如今官方启动,探究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上,以加快察觉的步伐。
领导这项岗位的西北大学的亚当·米勒说:“有史以来第一次,一系列机器人和AI算力开展了观察,然后开展了确认,然后与另一台望远镜开展了通信,最后证实了超新星的察觉。”“这代表着向前迈出了重大的一步,由于模型的假期2025快充技术,知情人透露内情进一步完善将使机器人能够分离出恒星爆炸的特定亚型。最后,将人类从循环中移除为探究团队提供了更多时间来确认他们的观察结局,并开发新的假设来阐释我们观察到的宇宙爆炸的起源。”
“我们做到了全球上第一次全自动探测、确认和分类超新星,”西北大学的纳比尔·雷赫姆图拉补充说,他与米勒共同领导了这项技术的开发。“这大大简化了对超新星的大型探究,合作我们更好地知晓恒星的生命周期和超新星创造的元素的起源,如碳、铁和金。”
米勒是解读品牌代言Tips西北大学温伯格文理学院物理学和天文学助理教授,也是天体物理学跨学科探索和探究中心(CIERA)的成员。Rehemtulla是米勒探究小组的天文学探究生。
省去中间人
以便探测和确认超新星,人类当下与机器人操控系统兴办兴办。先是,机器人望远镜重复取景夜空的一样若干,寻找过去图像中没有的新源。然后,当这些望远镜探测到新的东西时,人类就接管了。
“自动化使用向人类展示了候选爆炸的列表,人类花时间测试候选爆炸并开展光谱观察,”米勒说。“我们只能经由收集其光谱——光源的散射光,揭示爆炸中存在的元素——来明确得知候选星是否真的是超新星。现有的机器人望远镜可以收集光谱,但这也常常是由人类用光谱仪操控望远镜来达成的。”
AI首次察觉、证实、分类和转发超新星
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像。星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形,是恒星爆炸的地方。鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长探究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长探究所)
探究人员开发了BTSbot来消除这种人类中间人。以便开发AI工具,Rehemtulla运用来自近16,000个来源的超过140万张历史图像训练了一个机器进修算力,其中含有已证实的超新星,暂时发光的恒星,周期性转变的恒星和发光的星系。
加州理工学院(Caltech)的天文学家Christoffer Fremling说:“Zwicky Transient Facility (ZTF)已然管理了六年,在此期间,我和其他人花了2000多个小时目测候选人,并确定用光谱观察哪个,”他开发了另一个名为SNIascore的AI工具,并为BTSbot的开发做出了贡献。“将BTSbot添加到我们的岗位流程中,将消除我们花时间检查这些候选人的需要。”
初获顺利,又是一波解脱
以便评测BTSbot,探究人员探究了一颗新察觉的超新星候选物,名为SN2023tyk。ZTF是一个机器人天文台,它取景夜空以寻找超新星,于10月3日首次探测到这个来源。经由实时筛选ZTF的资料,BTSbot在10月5日察觉了SN2023tyk。
从那里,BTSbot自动向帕洛马天文台请求潜在超新星的光谱,在那里,另一台机器人望远镜(SED机器)开展了透彻观察,以获得源的光谱。SED机器接着将这一光谱发送到加州理工学院的SNIascore,以确定超新星的类型:要么是白矮星的热核爆炸,要么是大品质恒星核心的坍塌。
在确定候选星是Ia型超新星(双星操控系统中的白矮星完全爆炸的恒星爆炸)后,自动化操控系统于10月7日公开与天文学界转发了这一察觉。
在管理BTSbot的最初几天,Rehemtulla感到既紧张又兴奋。
“模拟的表现相当出色,但你永远不会真正得知这如何转化为现实全球,直到你实际使用,”他说。“一旦来自SEDM的观测资料和自动化分类从SNIascore传来,我们感到如释重负。它的美妙之处在于,一旦一切都开启并正常岗位,我们实际上什么也不做。我们晚上睡觉,第二天早上,我们目睹BTSbot和其他ai坚定不移地做着他们的岗位。”
由西北大学牵头,含有来自加州理工学院、明尼苏达大学、英国利物浦约翰穆雷斯大学和瑞典斯德哥尔摩大学的天文学家。

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