一群日本研究人員利用人工智慧的力量揭示了銀河系中隱藏的結構。利用在太空望遠鏡資料上訓練的深度學習模型，他們發現了與恆星誕生和超新星爆炸有關的氣泡狀構造。 這些所謂的”史匹策氣泡”是洞察星系演化的關鍵，揭示了恆星生命週期的動態和爆炸性質。

左側影像顯示的是新偵測到的氣泡狀結構，右側影像顯示的是本次研究和以往研究中所偵測到的氣泡狀結構。 透過使用8 微米（綠色）和24 微米（紅色）的波長，可以探測到高質恆星形成時產生的氣泡結構。 資料來源：大阪都立大學

為了探索銀河系最遙遠的地方，揭開恆星形成的秘密，日本的研究小組開發了一種深度學習模型。 在大阪都立大學的領導下，該團隊利用人工智慧分析了來自太空望遠鏡的大量數據。 他們的努力揭示了以前在天文資料庫中被忽視的氣泡狀結構。

與其他星系一樣，銀河係也有這些氣泡狀結構，它們主要出現在大質量恆星的誕生和活動過程中。 這些結構被稱為”史匹策氣泡”（Spitzer bubbles），它們為了解星系的形成過程和恆星的形成提供了寶貴的資訊。

研究生西本新平（Shimpei Nishimoto）和大西俊和（Toshikazu Onishi）教授與來自日本各機構的研究人員共同創建了一個人工智慧模型，以更有效地探測這些氣泡。 透過分析來自史匹哲太空望遠鏡和詹姆斯-韋伯太空望遠鏡的圖像，他們的模型準確地識別出了史匹哲氣泡以及據信由超新星爆炸產生的殼狀構造。

研究生西本表示：”我們的研究結果表明，不僅可以對恆星形成進行詳細研究，還可以對星系內爆炸事件的影響進行詳細研究。”

大西教授補充說：”未來，我們希望人工智慧技術的進步能夠加速闡明星系演化和恆星形成的機制。”

編譯自/ ScitechDaily