天文学家用AI探测宇宙:借助图像识别探索银河系中的红巨星

陈桦 编译自 Inverse 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

银河系中有许多“定时炸弹”。

大部分恒星在进入生命末期后会变为红巨星。此时,恒星内部用于热核反应的燃料耗尽,恒星将会膨胀,向外层空间喷发出高温的氦。

我们的太阳,如果内部所有的氢都在反应后变为了氦,那么也会形成红巨星,最终吞噬地球。

这样的恒星,以及体积更大、最终会形成超新星爆发的恒星,在银河系中随处可见。不过,计算这些恒星已经走到了什么阶段是个费时的过程。

目前,澳大利亚和丹麦的一支科研团队正在训练人工智能去做这项工作。他们发现,深度学习系统能以99%的准确率估计恒星的年龄。到目前为止,这一人工智能已经分类了7600颗红巨星,其中约4500颗此前从未被分析过。

研究人员利用深度学习系统去进行图像识别。他们发现了一种方式,将用于计算恒星年龄的光谱数据转化为类似图像的表现方式,让计算机可以识别。目前他们可以迅速确定,红巨星的核心中剩余多少氦,从而更好地确定这些恒星何时死亡。

这只是人工智能的一次小尝试,但准确率高达99%。科学家希望,随着银河系中更多的红巨星被发现,这一人工智能可以帮助他们更快、更准确地计算红巨星的年龄。随着数据集的增长,这一人工智能的精确度还将得到提升。到目前为止,这一人工智能已经修正了其他研究员计算错误的500个案例。

论文《Deep Learning Classification in Asteroseismology》

地址:https://arxiv.org/pdf/1705.06405.pdf

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-05-23

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