中国科学家利用人工智能天文模型绘制权威的深空地图 – 新京报

新华社新闻社，对结构的探索和天体的探索和遥远的探索，是解决科学奥秘的关键，包括宇宙的起源、演化、物质和能源的循环。基于计算光学和人工智能算法原理，中国科学家开发了人工智能天文模型“恒星演化”，可以解开微弱天体的信号，探测超过130亿光年之外的星系，并获得世界上已知最深的深空图像。研究结果于2月20日早些时候在线发表在《科学》杂志上。微弱的物体蕴藏着了解宇宙起源和演化的重要信息。由于禁运，克拉拉博亚斯的火源和红外望远镜的热辐射与黑暗物体的结合，给太空探索带来了巨大的挑战。教授清华大学自动化学院戴琼海、天文学院副教授蔡铮、自动化学院副教授吴家明带领团队开发了恒星演化的内部模型，该模型可以破译来自太空望远镜的大量数据，并兼容多种探测仪器。有望成为通用的深空数据扩展平台。 “星等”是对天体亮度的分类。值越高，物体越暗。接下来的研究，将辐射应用到太空望远镜 James Webb，将可见光的波段延长到可见光（大约 500 纳米），中下（5 微米），将探测到的深太空探测到aumentar en una magnitud，检测精度可提高1.6个数量级。这相当于将太空望远镜的等效孔径从大约6米到近10米。 “我们取得了迄今为止世界上探测深度最高的深空成像成果，刷新了深空探测的极限，绘制了极深图像。”蔡正表示，研究团队利用恒星散射，在宇宙中发现了160多个早期星系候选体。这些星系存在于大爆炸后 200 至 5 亿年之间。迄今为止，全球仅发现了 50 多个当代星系。吴嘉敏介绍，星研的“自监督时空去噪”技术专注于微弱信号的提取和重构。通过对恒星的噪声和亮度波动进行联合建模并直接利用大量观测数据进行训练，增加了检测深度并保证了检测精度。 「科学」ル」を提供し、「天文学の分野に重要な影响を与えるだろう」とコメントした。戴琼海表示，利用星线可以忠实再现微弱的光天文观测中受噪声干扰的天体。该技术预计未来将应用于更多新一代望远镜，有助于破译暗能量、暗物质、宇宙起源和系外行星等重要科学问题。编辑刘嘉妮