科学家使用AI制作了星，星系和类星体的超详细3D地图

原标题：科学家使用AI制作了星，星系和类星体的超详细3D地图

夏威夷大学马诺阿天文学研究所（IfA）的一组天文学家通过 人工智能神经网络，创建了有史以来最全面的恒星，星系和类星体的天文影像目录。马诺阿天文学研究所（IfA）的一组天文学家在2016年发布了一个包含30亿个天体，包括恒星，星系和类星体（超大质量黑洞的活跃核）。对这个庞大的数据库进行分析，对于微不足道的人，甚至是研究生来说，都是一项不适合的任务。2016年目录发布的主要目标是更好地表征这些遥远的光斑，并绘制所有三个维度的星系排列。由于机器学习的功能，Pan-STARRS团队现在可以从待办事项列表中检查这些项目。他们的工作结果已经发表 皇家天文学会月刊。

夏威夷的Pan-STARRS望远镜 图片：夏威夷大学

夏威夷大学发布的一份稿件表示他们的PS1望远镜位于夏威夷大岛哈雷阿卡拉（Haleakalā）的山顶上，能够扫描75％的天空，它目前是世界上最大的深色多色光学调查。相比之下，斯隆数字天空调查（SDSS）仅覆盖25％的天空。为了给计算机提供一个参考框架，并教给它如何辨别物体的天体，该小组转向了公开可用的光谱测量。研究的主要作者，IfA的前宇宙学博士后研究员罗伯特·贝克（Robert Beck）在稿件中解释说，这些颜色和物体尺寸的度量数以百万计。

距离为1.5至30亿光年的星系的宇宙密度图。 图片：夏威夷大学

我们使用最先进的优化算法，利用近400万个光源的光谱训练集来教神经网络预测光源类型和星系距离，同时校正由于银河系。随后的神经网络在对物体进行排序时表现出色，对星系而言成功率为98.1％，对星体而言成功率为97.8％，对类星体而言成功率为96.6％。该系统还确定了到星系的距离，这些距离最多仅相差约3％。据夏威夷大学称，由此产生的成果是世界上最大的恒星，星系和类星体三维天文影像目录。

“这幅美丽的宇宙图提供了一个示例，说明如何将Pan-STARRS大数据集的功能与人工智能技术和互补性观测相乘，”该团队成员和研究的合著者肯尼斯·钱伯斯（Kenneth Chambers）解释说。“随着Pan-STARRS收集越来越多的数据，我们将使用机器学习来提取有关近地天体，太阳系，银河系和宇宙的更多信息。”新目录是通过国家科学基金会的资助而得以实现的，可通过Mikulski空间望远镜档案库公开获得。该数据库的大小为300 GB，可以通过多种格式进行访问，包括可下载的计算机可读表。

调查已经取得了一些有趣的科学，其中包括被称为冷点的空间相当怪异的区域进行说明。Pan-STARRS科学家使用PS1望远镜以及NASA的“广域勘测探索者”卫星，发现了巨大的超空洞-一个宽18亿光年的广阔区域，其中星系的密度比已知宇宙中的平常低得多，就像夏威夷大学五年前所描述的那样。研究人员说，正是这种超空隙导致了冷点，正如在宇宙微波背景中所看到的那样。更新后的地图还将用于研究宇宙的整体几何形状，以进一步检验我们有关标准宇宙学模型的理论，并分析古代星系，以及许多其他天文学和宇宙学研究途径。

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