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日〖ri〗本天文学家开发了一种新的人工智能(AI)手艺,以去除天文数据中由于星系形状的随机转变而发生的“噪音”。 在对超级盘算机模拟确立的大型模拟数据举行普遍的训练和测试之后,他们随后将这种新工具应用于来自日本斯巴鲁望远镜的现实『shi』数据,并发现使用这种方式得出的质量漫衍与现在公认的宇宙模子一致。这是一个壮大的新工具,用于剖析来自当前和设计中的天文学观察的大{da}数据。

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广域勘察数据可用于通过丈量引力透镜模式来研究宇宙的大尺度结构。在引力透镜中,远景天体(如一个星系团)的引力可以扭曲靠山天体(如一个更遥远的星系)的图像。一些引力透镜的例子很显著,好比 “荷鲁斯之眼”征象。大尺度结构,主要由‘you’神秘的 "暗 "物质组成,也可以扭曲遥远星系『xi』的「de」形状,但预期的透镜效应是玄妙的。需要对一个区域的许多星系举行平均化处置,以确立远景暗物质{zhi}漫衍图。

然则这种考察许多星系图像的手艺遇到了一个问题;有些星系就是天生长得有点怪。很难区分一个被引力透镜扭曲的星系图像和一『yi』个真正扭曲的星系。这被称「cheng」为“形「xing」状噪声”,是研究宇宙大尺度结构的限制性因素之一。

为了抵偿“形状噪声”,一个日本天文学家小组首先使用天下上最壮大的天文学专用超级盘算机ATRUI II,凭证斯巴鲁望远镜的真实数据天生25000个模拟星系目录。然后,他们向这些完全已知的{de}人工数据集添加了现实主义噪音,并训练了一小我私人工智能,以便从模拟数据中统计出透镜暗物质。

经‘jing’由训练,人工智能能够恢复以前无法考察到的细腻细节,辅助提高我们对宇宙暗物质的明白。然后在笼罩21平方度天空的真实数据上使用这小我私人工智能,研究小组发现远景质量的漫衍与尺度宇宙学模子一致。

“这项研究显示了却合差异类型的研究《jiu》的利益:观察、模拟和人工智能数据剖析。” 该团队的认真人Masato Shirasaki谈论道,“在这个大数据时代,我们〖men〗需要跨越专业之“zhi”间的传统界线,使用所有可用的工具《ju》来明白数据。若是我们能做到这一点,它将在天文学和其他科学领域打开新的领域。”

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