计算机算法在寻找引力透镜方面的准确率为 88%

天文学家一直在评估一种新的机器学习算法,以确定它在寻找隐藏在所有天空调查图像中的引力透镜方面的可靠性。 这种类型的 AI 被用来寻找大约 5,000 个潜在的引力透镜,需要确认。 使用光谱学进行确认,国际团队现已确定该技术具有高达 88% 的成功率,这意味着这种新工具可用于发现更多这些神奇的物理学怪癖。

“这些镜头非常小,因此如果您的图像模糊,您将无法真正检测到它们,”ARC 卓越中心的 Kim-Vy Tran 博士说 All Sky Astrophysics in 3-D (ASTRO3D) 和新南威尔士大学 (UNSW), 谁领导了这项研究。 “我们的光谱学使我们能够绘制引力透镜的 3D 图片,以显示它们是真实的,而不仅仅是偶然叠加。”

来自 AGEL 调查的引力透镜图片。 图片以前景星系为中心,包括天体名称。 每个面板包括与前景星系 (zdef) 和遥远背景星系 (zsrc) 的确认距离。 图片来源:ARC 三维全天体物理学卓越中心 (ASTRO3D) 和新南威尔士大学 (UNSW)。

科学家们说,引力透镜可以改变我们绘制大爆炸以来星系演化的能力。 当来自远处物体的光被沿同一视线的更近的大质量物体扭曲时,就会发生这种类型的透镜效应。 这种畸变有效地产生了一个巨大的透镜,可以放大背景光源,使天文学家能够观察嵌入在这些透镜产生的弧和环中的物体,否则这些物体太远太暗而无法看到。


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引力透镜是天文学的绝佳工具。 引力透镜不仅可以揭示星系等遥远的物体,还可以提供有关这些星系有多远的信息。 此外,分析引力透镜模式的性质可以告诉天文学家暗物质在星系中的分布方式。 它还提供了一种研究宇宙结构发展和宇宙膨胀的方法。

机器学习算法由澳大利亚斯威本大学的 Colin Jacobs 开创。 他使用这项技术筛选了数以千万计的星系图像,将样本减少到 5,000 个。 其他调查,如暗能量调查,也被用来寻找镜头候选者。

Tran 及其同事使用夏威夷的凯克天文台和智利的超大望远镜对 5,000 个候选镜头中的 77 个进行了评估。 他们证实,77 个中有 68 个是跨越广阔宇宙距离的强引力透镜。 这表明该算法足够可靠,可以找到数千个新的引力透镜。 迄今为止,引力透镜很难找到,只有大约一百个被常规使用。

“我们从未想过成功率会如此之高,”来自斯威本的 Karl Glazebrook 教授和该论文的共同科学负责人说, 在新闻稿中。 “现在我们正在用哈勃太空望远镜拍摄这些镜头的图像,它们的范围从令人瞠目结舌的美丽到极其奇怪的图像,这将需要我们付出相当大的努力才能弄清楚。”

这项工作是 ASTRO 3D Galaxy Evolution with Lenses (AGEL) 调查的一部分。 Tran 说,他们现在与 AGEL 合作的目标是通过光谱确认全年可以从北半球和南半球观察到的大约 100 个强引力透镜。

该团队的论文发表在《天文杂志》上。