新智元報道
【新智元導讀】來自夏威夷大學馬諾阿分校天文研究所的一組天文學家在AI神經網絡的幫助下，創造了迄今爲止最全面的「天文學成像目錄」，包括恆星、星系和類星體等。
2016年，來自夏威夷大學馬諾阿分校天文研究所的天文學家們曾經發布了一份包含30億個天體的目錄，其中包括恆星、星系和類星體(超大質量黑洞的活躍核心)。
算法
不過，對這個包含 2PB 數據的龐大數據庫進行解析是一項不適合普通人甚至是研究人員的任務。2016年目錄發佈的一個主要目標是更好地描述那些遙遠的光斑，而且在全部三維空間中繪製星系的排列圖。數據庫
因爲機器學習算法的強大能力，Pan-STARRS 團隊如今能夠將這些項目從他們的任務清單中刪除了，他們的研究成果也已經發表在「皇家天文學會月報」。微信
Pan-STARRS：全景巡天望遠鏡和快速反應系統
網絡
Pan-STARRS：全景巡天望遠鏡和快速反應系統
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Pan-STARRS 是一個由夏威夷大學天文研究所天文臺開發和操做的廣域天文成像系統。Pan-STARRS1(PS1)是即將完成的 Pan-STARRS 的第一部分，是數據版本1和2(DR1和 DR2)的基礎。架構
PS1使用了1.8米望遠鏡和140億像素相機(GPC1) 、用5個寬帶濾光片對天空進行成像。PS1科學聯盟資助了該望遠鏡的運行，用於各類天文學研究，同時PS1聯盟由來自6個國家的14個機構的天文學家和工程師組成。app
完整的 Pan-STARRS 系統將使用世界上最大的數碼鏡頭，大約每週一次在夏威夷觀測整個天空。這種大規模的調查將發現數千顆超新星，大大增長哈勃圖上數據點的數量，從而提升咱們瞭解宇宙膨脹歷史及其加速率的精度。機器學習
團隊的 PS1 望遠鏡位於夏威夷大島的哈雷阿卡爾山頂，可以掃描 75% 的天空，根據夏威夷大學發佈的新聞稿，它目前承載着世界上最大的深度多色光學調查。相比之下，SDSS只覆蓋了天空的25% 。編輯器
圖：15到30億光年之間的星系，宇宙的密度圖工具
AI輔助構建3D版「銀河系漫遊指南」
性能
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爲了給計算機提供一個參照系，並教會它如何分辨天體類別，研究小組轉向了公開的光譜測量。這項研究的主要做者、前 IfA 宇宙學博士後羅伯特 · 貝克在新聞稿中解釋說，「這些對物體顏色和大小的測量數是以百萬計的」。
貝克說: 「利用最早進的優化算法，咱們利用近400萬光源的光譜學訓練集來訓練神經網絡預測光源類型和星系距離，同時修正銀河系中塵埃的消光現象」。
這些模型訓練的效果很好， 在隨後的神經網絡對物體進行分類時表現出色，實現了星系98.1% ，恆星97.8% ，類星體96.6% 的成功率。
該系統還測定了與星系的距離，最多隻有3% 的偏差。根據夏威夷大學的說法，最終的成果是「世界上最大的恆星、星系和類星體三維成像目錄」。
「這張美麗的宇宙地圖提供了一個例子，說明 Pan-STARRS 大數據集的力量能夠經過人工智能技術和補充觀測來倍增」，研究小組成員肯尼斯 · 錢伯斯解釋說，「隨着 Pan-STARRS 收集愈來愈多的數據，咱們將利用機器學習提取更多關於近地天體、太陽系、銀河系和宇宙的信息」。
Pan-STARRS1將銀河系繪製成了之前從未達到的詳細程度。首次提供了銀河系平面至關大一部分的全景視角，而從前由於繪製這些密集和塵埃密集區域的複雜性，一般會避開這一區域。
Pan-STARRS1的能力遠不止於此: 它獨特的成像深度、面積和顏色組合使它可以發現大多數已知的最遙遠的類星體，這些是宇宙中最先的例子，巨大的黑洞在星系中心生長」。
這個由美國國家科學基金會資助的項目，能夠經過米庫爾斯基太空望遠鏡檔案館公開得到。數據庫大小爲300G，能夠經過多種格式訪問，包括可下載的計算機可讀表格。
這項研究已經產生了一些有趣的科學成果，包括對太空中一個至關詭異的區域冷點的解釋。經過使用 PS1望遠鏡，以及美國宇航局的廣域勘測探測衛星，Pan-STARRS 的科學家們發現了一個巨大的超空間，是一個「跨越18億光年的廣闊區域」，其中的星系密度比已知宇宙中的一般狀況要低得多，根據研究人員的說法，正是這個超級空洞致使了在宇宙微波背景中看到的冷點。
更新後的3D地圖還將用於研究宇宙的總體幾何形狀，進一步測試關於標準宇宙模型的理論，分析古代星系，以及其餘許多天文學和宇宙學研究的途徑。
參考連接：
https://gizmodo.com/new-map-of-the-universe-fills-in-some-troublesome-gap-1844440929
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