人工智能在哈勃望远镜存档数据中发现逾1300个异常天体

科研人员利用基于人工智能的神经网络工具，对哈勃空间望远镜（Hubble Space Telescope）服役期间积累的海量存档数据进行了系统性梳理。该技术扫描了“哈勃遗产档案”（Hubble Legacy Archive）中约1亿张剪裁图像。通过这一高效的处理流程，研究团队成功锁定了1300多个异常天体，其中有800多个属于此前科学文献中从未记载过的新发现。

哈勃望远镜的观测记录跨越了35年以上的漫长时光，其产生的数据量之大，已远远超出了人工处理的极限。为了应对这一挑战，欧洲航天局（ESA）的研究员大卫·奥赖恩（David O'Ryan）与帕布罗·戈麦斯（Pablo Gómez）开发了一款名为“AnomalyMatch”的神经网络系统。该系统旨在模拟人类大脑的视觉处理模式，专门用于大规模的模式识别，以搜寻宇宙中的罕见现象。令人惊叹的是，AnomalyMatch仅用时两天半就完成了对这批庞大数据集的全面分析。

在这些被识别出的异常目标中，包含了处于并合过程中的星系、拥有气体“触手”的所谓“水母星系”，以及数十个潜在的引力透镜。具体数据显示，研究确认了417个正处于并合或相互作用阶段的星系，并发现了86个新的潜在引力透镜候选者。引力透镜在天文研究中具有举足轻重的地位，它们不仅能帮助科学家探究暗物质的分布和宇宙的大尺度结构，还能像天然放大镜一样，让观测者窥见更为遥远的深空天体。

此外，AI还发现了拥有大规模恒星形成区的星系，以及侧向面对观测者的原行星盘。值得注意的是，有数十个天体无法归入现有的任何分类体系，这进一步彰显了哈勃存档数据的多样性与复杂性。欧洲航天局科学家帕布罗·戈麦斯指出，人工智能的作用在于“倍增”人类的能力，因为候选目标的最终确认仍需研究团队进行后续的人工分析。这项揭示宇宙奥秘的研究成果已正式发表在《天文学与天体物理学》（Astronomy & Astrophysics）期刊上。

AnomalyMatch的成功应用，标志着处理呈指数级增长的天文数据迈入了新阶段。这种先进工具预计将应用于未来更多的大规模巡天任务中。其中包括欧洲航天局于2023年7月发射的“欧几里得”（Euclid）空间望远镜，以及美国宇航局（NASA）计划于2026年底或更晚发射的罗曼空间望远镜（Nancy Grace Roman Space Telescope）。罗曼望远镜与欧几里得望远镜将携手开启探索暗能量与宇宙结构的新纪元。