機(jī)器學(xué)習(xí)在明星托兒所的研究上取得了突破
人工智能讓人們能夠看到以前遙不可及的天體物理現(xiàn)象。CNRS、IRAM、巴黎PSL天文臺(tái)、馬賽中央大學(xué)(Marseille Central University)和里爾中央大學(xué)(Lille Central University)的科學(xué)家在獵戶座-B項(xiàng)目中的共同努力就證明了這一點(diǎn)。在2020年11月19日"天文學(xué)和天體物理學(xué)"上發(fā)表的三篇論文中,他們對(duì)離地球最近的一個(gè)恒星形成區(qū)進(jìn)行了最全面的觀測。
恒星誕生和演化的氣體云是物質(zhì)非常豐富的廣袤區(qū)域,因此物理過程也非常豐富。所有這些過程都在不同的大小和時(shí)間框架內(nèi)交織在一起,幾乎不可能完全理解如此優(yōu)秀的托兒所。但獵戶座-B項(xiàng)目的科學(xué)家現(xiàn)在表明,統(tǒng)計(jì)和人工智能可以幫助打破仍然困擾著天體物理學(xué)家的障礙。
為了對(duì)離地球最近的恒星形成區(qū)域之一獵戶座分子云進(jìn)行最詳細(xì)的分析,獵戶座-B小組包括了專門從事海量數(shù)據(jù)處理的科學(xué)家。這使得他們能夠開發(fā)基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的新方法,研究在240000光頻率下對(duì)云的觀測。
這些工具基于人工智能算法,可以從大量數(shù)據(jù)中檢索新信息,比如獵戶座-B項(xiàng)目中使用的數(shù)據(jù)。這使得科學(xué)家能夠發(fā)現(xiàn)控制獵戶座分子云的一些特征。
例如,他們可以找到某些分子發(fā)出的光與以前無法得到的信息之間的關(guān)系,即云中氫和自由電子的數(shù)量,他們無需直視它們就可以計(jì)算它們。通過分析他們可以得到的所有數(shù)據(jù),研究小組還能夠通過消除一定數(shù)量的不必要信息來進(jìn)一步改進(jìn)他們的觀測。
現(xiàn)在,獵戶座-B小組希望通過應(yīng)用所獲得的估計(jì)和建議并在實(shí)際條件下加以驗(yàn)證來測試這一理論工作。另一個(gè)主要的理論挑戰(zhàn)將是提取有關(guān)分子速度的信息,以便可視化物質(zhì)的運(yùn)動(dòng),以了解它如何在云中運(yùn)動(dòng)。
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