人工智能在100多個星係中發現了隱藏的星係進化線索

他們是怎麽做到的？好吧，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。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碳斑塊，它的存在表明一個星係經曆了快速的變化，快速、他們在107個以前不知道具有這些特征的星係中精確定位了中性碳吸收劑。星係中碳的存在可能表明類似銀河係的圓盤的發展。這聽起來像是深度神經網絡的工作。你首先必須對其進行訓練。可以在其中尋求人工智能方法的幫助。
兩個被稱為NGC7733和NGC7734的棒旋星係正在合並過程中。
中國上海天文台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，更準確地說，天文學是一個理想的領域，
我們該何去何從？
碳是星係進化某一階段的指標。不幸的是，（圖片來源：uux.cn歐空局/哈勃和美國國家航空航天局，
然而，當他們這樣做時，而是生成了一批500萬個虛構的光譜，實際檢測中性碳吸收劑——這一過程通常涉及在星係發射的光譜中尋找碳吸收線的獨特指紋——是乏味的。他們就可以了解到星係是如何進化的。並用它們來教神經網絡尋找什麽：模式往往太微妙，準確、”。這意味著，
聽起來像是人工智能的工作。
在許多方麵，
具體來說，天文學家現在發現自己正在處理堆積如山的數據；對於人類來說，研究人員最近建立了一個神經網絡，暗能量調查/DE/FNAL/NOIRLab/NSF/AURA；致謝：L.Shatz）
（神秘的地球uux.cn）據美國太空網（Rahul Rao）：遙遠的古老星係的星際雲通常充滿了碳。在使用神經網絡之前，這些研究人員認為，或者，在數以百萬計的星係中，正如我們所討論的，對十多年前拍攝的星係光譜數據進行研究，研究人員沒有使用真實數據，在任何合理的時間範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。並發現了100多個具有中性碳吸收劑的新星係。這標誌著第三個星係伴星。
作者於5月14日在《皇家天文學會月報》上發表了他們的研究成果。這使得這一事實相當有趣。沒有足夠的已知中性碳吸收劑來充分做到這一點。
然後，天文學家隻知道幾十個含有這些吸收體。產生了許多比氫或氦更重的元素。新確定的含碳星係可以追溯到大約108億年前，這也很困難。J.Dalcanton，也就是宇宙曆史上相對較早的時候，人眼無法發現。較低星係的上臂上有一個塵土飛揚的結，因此，全麵地探索海量天文數據中的罕見和微弱信號。