記者今日從中國(guó)科學(xué)院上海天文臺(tái)獲悉,，近日，葛健研究員帶領(lǐng)的國(guó)際團(tuán)隊(duì)通過人工智能的深度學(xué)習(xí)方法對(duì)國(guó)際斯隆巡天三期釋放的類星體光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了微弱信號(hào)搜尋和數(shù)據(jù)分析,，發(fā)現(xiàn)了極其稀少的107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊成分的關(guān)鍵探針中性碳吸收體,。

研究團(tuán)隊(duì)分析發(fā)現(xiàn)，早在宇宙約30億年的演化早期（目前宇宙的年齡已有約138億年）,，這些攜帶了中性碳吸收體探針的早期星系已經(jīng)過了快速物理和化學(xué)演化進(jìn)入介于大麥哲倫矮星系和銀河系之間的物理和化學(xué)演化狀態(tài),。

本次工作的研究方法與成果對(duì)探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分顯現(xiàn)了人工智能在天文海量數(shù)據(jù)中探尋微弱信號(hào)的廣泛應(yīng)用潛力和前景。

相關(guān)研究成果于5月15日發(fā)表在國(guó)際天文學(xué)頂級(jí)期刊《皇家天文學(xué)會(huì)月報(bào)》上,。

藝術(shù)家的想象圖（Credit：月塵衣）：大量的早期宇宙的類星體發(fā)射的光被地面的斯隆巡天望遠(yuǎn)鏡接受產(chǎn)生了大量的類星體光譜。受訓(xùn)過的人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這些類星體光譜數(shù)據(jù)中搜尋首次發(fā)現(xiàn)破紀(jì)錄的經(jīng)過早期星系冷介質(zhì)產(chǎn)生的關(guān)鍵性的微弱中性碳吸收線探針,。

研究冷氣體和塵埃對(duì)理解星系形成和演化至關(guān)重要,。而想要研究冷氣體和塵埃，就需要探針。

早期宇宙的星系離我們太遙遠(yuǎn),，我們無法將星系自身發(fā)的光作為探針來觀測(cè)并研究冷氣體和塵埃,。然而，宇宙中比星系要亮百倍以上的類星體所發(fā)出的光在經(jīng)過宇宙早期星系時(shí)會(huì)被其中的氣體和塵埃吸收,，產(chǎn)生類星體的吸收光譜,。其中，中性碳的吸收光譜可以幫助天文學(xué)家準(zhǔn)確跟蹤冷氣體云快,，因此,，中性碳吸收體成為研究星系形成和演化的重要探針。

但由于這種中性碳吸收線非常微弱且極其稀少,，在國(guó)際斯隆巡天于2009年釋放大量類星體光譜數(shù)據(jù)前,，天文學(xué)家很難發(fā)現(xiàn)中性碳吸收體，也因此很難借助它們來跟蹤和研究早期星系的冷氣體云的物理與化學(xué)特性和過程,。

一直到2015年,，在歐洲由Cédric Ledoux研究團(tuán)隊(duì)首次在斯隆早期釋放的數(shù)萬個(gè)類星體的光譜數(shù)據(jù)中通過傳統(tǒng)的相關(guān)性方法搜尋并發(fā)現(xiàn)了66個(gè)中性碳吸收體，是當(dāng)時(shí)獲得的最大樣本數(shù),。

由于這些中性碳吸收線的信號(hào)微弱且極其稀少,，需要在海量的類星體光譜數(shù)據(jù)中才能找到，這就如同大海撈針,。使用傳統(tǒng)的搜尋方法需要耗費(fèi)大量時(shí)間,，同時(shí)找到的假信號(hào)也會(huì)多，又很容易漏掉一些微弱信號(hào),。這就需要全新的搜尋方法來解決這些技術(shù)問題,，以便在斯隆后期釋放的更多數(shù)據(jù)中找到更大的樣本數(shù)來研究中性碳吸收體這類探針的特征，以及使用中性碳吸收體探針來獲得早期星系冷氣體云塊中的物理與化學(xué)過程等,。

為了解決在斯隆類星體光譜的海量數(shù)據(jù)中搜尋中性碳吸收體探針的耗費(fèi)時(shí)間,、靈敏度和完備度等問題，葛健帶領(lǐng)一個(gè)國(guó)際團(tuán)隊(duì)通過使用人工智能的深度學(xué)習(xí)方法,，設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，生成基于實(shí)際觀測(cè)的中性碳吸收線特征的大量仿真樣本去訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用這些被“訓(xùn)練好”的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在斯隆巡天三期釋放的數(shù)據(jù)中搜尋中性碳吸收體,。

通過這樣的方式,，研究團(tuán)隊(duì)很快發(fā)現(xiàn)了極其稀少的107例宇宙早期星系內(nèi)的冷氣體云塊成分的關(guān)鍵探針——中性碳吸收體。本次獲得的樣本數(shù)是此前獲得的最大樣本數(shù)的近兩倍之多,，并且成功探測(cè)到了更多比以前更微弱的信號(hào),。

此前已知的中性碳吸收線的樣本數(shù)很小，無法直接使用這么少的樣本對(duì)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行充分訓(xùn)練,?！?/p>

葛健介紹：

與此同時(shí),，需要探測(cè)的兩條中性碳特征吸收線不僅微弱，還分布在諸多的強(qiáng)吸收線中間,，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很容易在訓(xùn)練中被強(qiáng)吸收線誤導(dǎo),，產(chǎn)生訓(xùn)練偏差,，從而影響到探測(cè)出真正的中性碳特征吸收線的靈敏度,。”

于是,，研究團(tuán)隊(duì)采用了創(chuàng)新的方法,。為了提高探測(cè)靈敏度，研究團(tuán)隊(duì)有意增加了低信噪比樣本的訓(xùn)練,。這樣的訓(xùn)練,，使深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探測(cè)精度達(dá)到了99.8%，探測(cè)完備性也顯著提升了約30%,，達(dá)到了99%的完備性,。這種人工智能的訓(xùn)練和搜尋方式大大縮短了搜尋時(shí)間，提高了探測(cè)靈敏度和對(duì)微弱信號(hào)探測(cè)的完備性,。

找到金屬吸收線的中性碳吸收體可以提供一個(gè)研究星系和宇宙的演化的強(qiáng)大的工具,。這些吸收體的譜線能夠提供有關(guān)早期宇宙中星系內(nèi)星際介質(zhì)的化學(xué)成分和金屬量的信息，幫助天文學(xué)家去追蹤化學(xué)成分富集過程和化學(xué)演化的歷史,。

這些吸收體還可以追蹤塵埃形成和屬性,，提供星系中加熱和冷卻氣體過程的理解以及如何促進(jìn)分子的形成等。這些譜線的強(qiáng)度和恒星形成率與星系歷史有關(guān),，因此可以有效追蹤星系的演化過程,。

發(fā)現(xiàn)了這么多冷氣體的中性碳吸收體，研究團(tuán)隊(duì)把這些光譜疊加到一起,，極大提高了探測(cè)各種金屬元素豐度的能力,，并能直接測(cè)量塵埃吸附導(dǎo)致的部分金屬豐度缺失。

結(jié)果表明,，早在宇宙只有約30億年的年齡時(shí)（宇宙的現(xiàn)在年齡為約138億）,，這些攜帶中性碳吸收體探針的早期星系已經(jīng)過了快速物理和化學(xué)演化，進(jìn)入了介于大麥哲倫矮星系和銀河系之間的物理和化學(xué)演化狀態(tài),，大量的金屬產(chǎn)生,，同時(shí)部分金屬被吸附到塵埃上，產(chǎn)生觀測(cè)到的塵埃紅化結(jié)果,。

這一發(fā)現(xiàn)獨(dú)立驗(yàn)證了近期詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡首次在宇宙最早的恒星中探測(cè)到類似鉆石的碳?jí)m埃的新發(fā)現(xiàn),，預(yù)示部分星系的演化比預(yù)期要快得多，挑戰(zhàn)現(xiàn)有的星系形成和演化模型,。

區(qū)別于詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡通過星系發(fā)射光譜來研究,，本次工作中,，研究團(tuán)隊(duì)通過觀測(cè)類星體的吸收光譜來研究早期星系，這將為未來宇宙和星系早期演化研究提供一個(gè)全新而強(qiáng)有力的研究手段,，以及與詹姆斯·韋伯太空望遠(yuǎn)鏡相互補(bǔ)的研究方式,。

本次工作的突破性發(fā)現(xiàn)是人工智能在天文大數(shù)據(jù)領(lǐng)域應(yīng)用的一個(gè)里程碑。要想使用人工智能在海量的天文數(shù)據(jù)中‘挖’到重大新發(fā)現(xiàn),，就需要發(fā)展創(chuàng)新的人工智能算法,，使之能快、準(zhǔn),、狠——即快速,、準(zhǔn)確、完備地探尋到這些很難在傳統(tǒng)方式下找到的稀少而微弱的信號(hào),?！?/p>

葛健展望道：

在無法獲得大量的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，我們可以通過充分認(rèn)識(shí)需要搜尋的信號(hào)特征,，然后人工生成具有這些特征的大量仿真信號(hào)來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，這樣我們就不再依賴以往有限的認(rèn)知來發(fā)現(xiàn)宇宙新現(xiàn)象。這將為未來在海量的天文數(shù)據(jù)中‘挖掘’到新的信號(hào)和物理規(guī)律的大發(fā)現(xiàn)提供非常有效的手段,?！?/p>