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原文作者：BBC News
一项新的澳大利亚研究表明，人工智能（AI）可以帮助天文学家在茫茫星空中寻找新的天体。
研究人员使用由机器学习驱动的算法，能够从复杂的望远镜数据中识别出先前被忽视的星系、恒星和类星体。
澳大利亚国立大学（ANU）的科学家团队开发了一种算法，可以识别出那些在图像中看起来不寻常或不规范的天体。
AI在发现新天体中的作用
这项研究的首席研究员、来自澳大利亚国立大学的萨曼莎·米勒（Samantha Miller）博士表示，这个方法正在改变天文学家处理数据的方式。
“我们过去依靠传统算法来分类天体，但这些算法很容易遗漏那些边缘的或非典型的天体，”米勒博士在向BBC新闻解释时说。
“深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），可以学习到比人类更细微的模式，这意味着它们能找到那些我们本可能忽略的、形态奇特的宇宙物体。”
该团队将他们的算法应用于来自斯隆数字巡天（Sloan Digital Sky Survey, SDSS）的数据集，这是一个包含数百万天体的大型天文数据库。
“SDSS是一个巨大的宝库，但手动分析其中所有的图像是不可能的，”米勒博士补充道。“AI为我们提供了一种高效的方法，可以筛选出其中的‘珍宝’。”
超越人类识别的限制
传统的天文分类方法通常依赖于预先定义的特征，比如形状、亮度和颜色等。
然而，许多新发现的天体——例如极早期星系或正在经历剧烈合并的星系——可能不符合这些既定的标准。
“AI模型能够从高维数据中提取特征，这些特征可能是人类直觉难以捕捉的。”
研究团队发现，AI模型识别出的某些天体，其特征组合非常独特，人类专家在初步检查时可能会将其错误地分类为背景噪音或仪器伪影。
这项技术的一个关键优势在于其速度和一致性。AI可以在数小时内处理完需要数年人工分析的数据量，并且它的判断标准始终如一。
对未来天文学的影响
澳大利亚科学家们希望这项技术不仅能帮助他们重新审视旧数据，还能为未来的大型巡天项目做好准备，例如计划中的大型综合巡天望远镜（Vera C. Rubin Observatory）。
该望远镜预计将以前所未有的速度产生海量数据。
“如果没有AI的帮助，我们将淹没在数据洪流中，无法有效地进行科学研究，”米勒博士说。
她补充说，未来的工作将侧重于教会AI模型识别更精细的物理过程，例如暗物质晕的特征或系外行星大气层的光谱信号。
“我们正在进入一个数据驱动的天文学新时代，AI是理解宇宙演化的核心驱动力。”
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