人工智能在天文學(xué)中：發(fā)現(xiàn)并繪制出18845個(gè)紅外暗云目錄！

2020-09-01 21:29 作者:博科園 0人讀過 | 我要投稿

紅外暗云(IRDC)是在銀河系溫暖塵埃的明亮漫反射紅外線輝光映襯下，天空中可以看到的冷塵埃和氣體的暗斑塊。這些巨大且富含分子的紅外暗云是恒星誕生的天然場(chǎng)所，這也是天文學(xué)家積極研究紅外暗云的主要原因之一。

早期的兩次空間紅外任務(wù)，紅外空間天文臺(tái)和中段空間實(shí)驗(yàn)首次探測(cè)到紅外暗云，但斯皮策太空望遠(yuǎn)鏡上的IRAC相機(jī)，以其顯著提高的靈敏度和空間分辨率徹底改變了這一領(lǐng)域。

天文學(xué)家一直在使用紅外圖像來識(shí)別和分析紅外暗云的特征。亞毫米陣列和ALMA設(shè)備在可以表征冷分子氣體的亞毫米波長上以高靈敏度和高分辨率運(yùn)行，使天文學(xué)家能夠跟蹤這些新發(fā)現(xiàn)的源，并確定氣體的溫度、密度和運(yùn)動(dòng)，使得對(duì)這些恒星托兒所中恒星形成早期階段的理解取得了新進(jìn)展，其研究發(fā)表在《太平洋天文學(xué)會(huì)匯刊》上。制約研究的一個(gè)問題是缺乏最新紅外暗云目錄。

主要有三個(gè)困難：紅外暗云的大小差異很大，從非常大的(大小超過一光年)到小一百多倍的，而且形狀通常是不規(guī)則和模糊的，尤其是它們經(jīng)常位于具有數(shù)百個(gè)其他來源的復(fù)雜區(qū)域，在銀河系中尋找它們一直是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。哈佛史密森天體物理學(xué)中心天文學(xué)家Jyothish Pariu和Joe Hora剛剛完成了一個(gè)新的紅外暗云目錄，其中包含從IRAC紅外圖像中提取的18845個(gè)。

人工智能

研究使用開發(fā)的一種新計(jì)算機(jī)算法，該算法使用輪廓查找和所謂的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。這項(xiàng)技術(shù)掃描云層的暗邊和閉合輪廓圖像，并以一種人工智能自動(dòng)化的客觀技術(shù)評(píng)估探測(cè)可靠性，該技術(shù)可以擴(kuò)展到其他研究中使用。新紅外暗云目錄結(jié)果與早先的發(fā)現(xiàn)很好地一致，但除了發(fā)現(xiàn)更多紅外暗云外，新目錄還在低對(duì)比度區(qū)域包含更多的紅外暗云，也證實(shí)(正如預(yù)期的)許多以前識(shí)別的紅外暗云實(shí)際上由兩個(gè)或更多較小的紅外暗云組成。

在過去的十年里，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)非常成熟，許多方法和技術(shù)對(duì)天文應(yīng)用都是有用的。一個(gè)例子是搜索感興趣對(duì)象的大型成像測(cè)量，特別是當(dāng)很難指定要搜索的對(duì)象特征時(shí)。研究發(fā)展了一種利用等高線搜索和人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)在斯皮策太空望遠(yuǎn)鏡銀河平面觀測(cè)數(shù)據(jù)中搜索紅外暗云(IRDC)的方法。紅外暗云的大小、形狀、方向和光學(xué)厚度可能不同，并且通常位于分子云和恒星形成的復(fù)雜發(fā)射區(qū)域附近，這使得暗云很難可靠地識(shí)別。

假陽性可能發(fā)生在沒有發(fā)射的區(qū)域，而不是來自前景暗云，研究實(shí)現(xiàn)的輪廓查找算法在鑲嵌圖中發(fā)現(xiàn)了大多數(shù)閉合圖形，并且開發(fā)了規(guī)則來過濾掉一些假陽性，然后允許人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)它們進(jìn)行分析。該方法被應(yīng)用于銀河系平面研究中的斯皮策太空望遠(yuǎn)鏡數(shù)據(jù)，現(xiàn)在已經(jīng)成果的建立了一個(gè)紅外暗云目錄，其中包括早期研究中沒有包括的銀河系平面其他部分。