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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(wú)法將星系自身發(fā)的光作為探針來(lái)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(guò)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(lái)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(guò)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(wàn)個(gè)類星體的光譜數(shù)據(jù)中通過(guò)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(lái)解決這些技術(shù)問(wèn)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(lái)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(lái)獲得早期星系冷氣體云塊中的物理與化學(xué)過(guò)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(wèn)題,，葛健帶領(lǐng)一個(gè)國(guó)際團(tuán)隊(duì)通過(guò)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(guò)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(wú)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?！?/p>

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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(guò)星系發(fā)射光譜來(lái)研究,，本次工作中,，研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)觀測(cè)類星體的吸收光譜來(lái)研究早期星系，這將為未來(lái)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(wú)法獲得大量的實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí),，我們可以通過(guò)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(lái)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(lái)發(fā)現(xiàn)宇宙新現(xiàn)象,。這將為未來(lái)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>