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科學家運用人工智慧演算法快速觀測並搜尋出特殊形態星系
最近科學家們研發了一種用於協助在廣大宇宙中進行星系的巡天觀測﹐名為ASTRONOMALY的機器學習程式。它藉由運用人工智慧的機器學習演算法﹐已經協助天文學家判別由暗能量巡天相機所拍攝的約近400萬張星系影像﹐在其中搜尋到了1635個具有異常形態星系或天文現象﹐其中包括18個從未未識別過﹐無法進行分類﹐具有「高度異常形態」的天體或是天文現象。
現代的巡天望遠鏡﹐搜尋拍攝累積資料的速度十分驚人﹐例如即將興建完成的薇拉·魯賓天文台(Vera C. Rubin Observatory)﹐預計每晚都可以收集到容量約20TB的觀測數據﹐並預計在10年內將可搜集到約60PB的觀測數據。由此推測﹐此天文台將能提供約200億個星系的完整觀測數據。
ASTRONOMALY可以在無人協助的情形下﹐自動判別分辨觀測標的物﹐並拍攝記錄下異常情形﹐也就是各種讓天文學家感興趣與興奮的天文現象。例如重力透鏡﹑星系合併﹑奇特的紅位移模式以及其他任何未曾見過的現象。由於ASTRONOMALY採用了主動式機器學習模式﹐因此它將因不斷學習所累積的觀測數據﹐而持續提升判別分辨的能力與準確度。
其中﹐由ASTRONOMALY發現有趣的異常天文現象﹐包括奇怪顏色和形態的環形星系﹑半紅半藍的光源﹑由未發現星系團產生的強重力透鏡﹐以及似乎是由星系中被拖曳出潮汐尾巴﹐並正與其伴星系碰撞的環形星爆星系。如果沒有人工智慧主動機器學習演算法﹐所有這些稀奇的天體或現象﹐或許都無法被人類所發現﹐而這些結果也展示出未來天文學可能的發展方向。
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