一個國際團隊利用人工智能，分析了極度缺乏金屬的恆星的化學成分後發現宇宙中的第一批恆星很可能是成群結隊而不是單獨誕生的。這種方法將被應用於未來的觀測，以更好地了解早期宇宙。

第一批超新星的噴出物（青色、綠色和紫色的物體被噴出物雲團包圍）用重元素豐富了原始的氫氣和氦氣。如果第一批恆星是作為多個恆星系統誕生的，而不是作為孤立的單顆恆星，那麼由不同的超新星噴射出來的元素就會混合在一起，納入下一代的恆星中。這種機制中的特徵化學豐度在長壽恆星的大氣中得以保留。研究小組發明了一種機器學習算法，根據從恆星光譜中測得的元素豐度，區分觀察到的由單個超新星噴射物形成的恆星（圖中紅色所示）和由多個超新星噴射物形成的恆星（圖中藍色所示）。資料來源：Kavli IPMU

一個國際團隊利用人工智能分析了古老恆星的化學豐度，並發現有跡象表明宇宙中最早的恆星是成群結隊而不是作為孤立的單星誕生的。現在，該團隊希望將這種方法應用於正在進行和計劃進行的觀測調查的新數據，以更好地了解宇宙的早期。

宇宙大爆炸之後，空間裡唯一的元素是氫、氦和鋰。構成我們周圍世界的大多數其他元素是由恆星的核反應產生的。一些元素是由恆星核心的核聚變形成的，而另一些則是在恆星的爆炸性超新星死亡中形成的。超新星在分散恆星創造的元素方面也發揮了重要作用，這樣它們就可以被納入下一代的恆星、行星，甚至可能是生物。

第一代恆星，即第一個產生比鋰更重的元素的恆星是人們特別感興趣的。但是第一代恆星很難研究，因為沒有人被直接觀察到。人們認為，它們都已經以超新星的形式爆炸了。相反，研究人員試圖通過研究第一代超新星在下一代恆星上留下的化學印記來推斷第一代恆星。根據它們的成分，極度貧金屬的恆星被認為是在第一輪超新星之後形成的恆星。極度貧金屬的恆星是罕見的，但是現在已經發現了足夠多的恆星，可以作為一個群體進行分析。

在這項研究中，包括來自東京大學/Kavli IPMU、日本國家天文台和赫特福德大學的成員在內的一個團隊採取了一種新的方法，即使用人工智能來解釋由包括斯巴魯望遠鏡在內的望遠鏡觀測到的450多顆極度貧金屬恆星的元素豐度。他們發現，68%被觀測到的極度金屬貧乏的恆星包含化學指紋，與之前多次超新星的富集一致。

為了使以前多個超新星的噴射物在一顆恆星中混合在一起，這些超新星必鬚髮生在很近的地方。這意味著在許多情況下，第一代恆星一定是在星團中一起形成的，而不是作為孤立的恆星。這為第一代恆星的多重性提供了第一個基於觀測的定量約束。

現在，該團隊希望將這一方法應用於來自當前和未來觀測項目的大數據，例如來自斯巴魯望遠鏡上的主焦點光譜儀的預期數據。

這些結果以Hartwig等人的名字出現在2023年3月22日的《天體物理學雜誌》上：”機器學習檢測恆星考古學數據中第一批恆星的多重性”。