一组日本研究人员利用人工智能的力量揭示了银河系中隐藏的结构。利用在太空望远镜数据上训练的深度学习模型，他们发现了与恒星诞生和超新星爆炸有关的气泡状构造。 这些所谓的 "斯皮策气泡 "是洞察星系演化的关键，揭示了恒星生命周期的动态和爆炸性质。
左侧图像显示的是新探测到的气泡状结构，右侧图像显示的是本次研究和以往研究中探测到的气泡状结构。 通过使用 8 微米（绿色）和 24 微米（红色）的波长，可以探测到高质恒星形成时产生的气泡结构。 资料来源：大阪都立大学
为了探索银河系最遥远的地方，揭开恒星形成的秘密，日本的一个研究小组开发出了一种深度学习模型。 在大阪都立大学的领导下，该团队利用人工智能分析了来自太空望远镜的大量数据。 他们的努力揭示了以前在天文数据库中被忽视的气泡状结构。
与其他星系一样，银河系也有这些气泡状结构，它们主要出现在大质量恒星的诞生和活动过程中。 这些结构被称为"斯皮策气泡"（Spitzer bubbles），它们为了解星系的形成过程和恒星的形成提供了宝贵的信息。
研究生西本新平（Shimpei Nishimoto）和大西俊和（Toshikazu Onishi）教授与来自日本各机构的研究人员共同创建了一个人工智能模型，以更有效地探测这些气泡。 通过分析来自斯皮策太空望远镜和 詹姆斯-韦伯太空望远镜的图像，他们的模型准确地识别出了斯皮策气泡以及据信由超新星爆炸产生的壳状构造。
研究生西本表示："我们的研究结果表明，不仅可以对恒星形成进行详细研究，还可以对星系内爆炸事件的影响进行详细研究。"
大西教授补充说："未来，我们希望人工智能技术的进步能够加速阐明星系演化和恒星形成的机制。"
编译自/ScitechDaily