伽马射线暴有两种主要形式，短的和长的。 虽然天文学家相信他们了解导致这两种爆发的原因，但它们之间仍然存在显着的重叠。 一组研究人员提出了一种借助机器学习算法对伽马射线暴进行分类的新方法。 这种新的分类方案将帮助天文学家更好地理解这些神秘的爆炸。
自 20 世纪 60 年代以来，天文学家就发现了高能伽马射线辐射的短暂强烈爆发。 这些爆发来自整个天空，因此它们很可能来自银河系之外。 几十年来，天文学家已经确定了两种不同类型的伽马射线暴，他们称之为短的和长的。 短的平均持续时间不到 2 秒，约占所有爆发的 30%。 其余的，即长的，往往比短的要亮得多。
大多数天文学家认为，不同的过程导致了两种不同的伽马射线爆发。 人们认为，像中子星这样的致密天体的合并会导致短时间的伽马射线爆发。 另一方面，很可能是奇异的超新星爆炸导致了长时间的超新星爆炸。 在后一种情况下，如果足够大的恒星以足够高的旋转速率爆炸，爆炸的物质会旋转并形成一束辐射射向太空。 如果该光束恰好指向地球，我们就会将其视为长伽马射线暴。
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但是很难区分两者之间的区别。 许多伽马射线暴恰好位于短和长之间的边界上，有些爆炸具有两者的特性。
一组研究人员已经 提出新机制 用于区分这两类观察结果。 他们采用在现有数据集和计算机模拟上训练的机器学习算法，以找到短伽马射线暴和长伽马射线暴之间的关键区别特征。 他们发现，即使爆炸的持续时间刚好在边界处，他们也能够清楚地分离观察群体。
天文学家希望这个工具能够有助于轻松地对未来的观测结果进行分类，然后可以用来加深我们对爆炸背后物理机制的理解。
