人工智能帮助科学家理解宇宙爆炸

华威大学的科学家正在利用人工智能(AI)分析被称为超新星的宇宙爆炸。他们的论文发表在《皇家天文学会月刊》上。

宇宙中许多恒星将以白矮星的形式终结生命——白矮星是一种致密的恒星，其质量与太阳相当，大小与地球相当。其中一些白矮星最终会爆炸成为超新星。这一过程能量极高，会产生构成生命的重元素，如钙和铁，这些重元素会被释放回宇宙。

尽管这些超新星具有重要意义，但天文学家仍然不知道这些超新星究竟是如何或为何产生的。

为了帮助进一步了解，新研究将利用一种称为机器学习的人工智能来加速对超新星的实验——这个过程目前非常耗费计算资源和时间。通过将爆炸模型与现实生活中的观测结果进行比较，这将有助于揭示这些宇宙爆炸是如何发生的。

华威大学物理系的首席作者马克·马吉博士说：“在研究超新星时，我们会分析它们的光谱。光谱显示不同波长的光强度，这受到超新星中产生的元素的影响。每种元素都会与特定波长的光相互作用，因此会在光谱上留下独特的特征。

“分析这些特征有助于识别超新星中产生了哪些元素，并提供有关超新星如何爆炸的更多细节。

“根据这些数据，我们准备了模型，并与真实的超新星进行比较，以确定它是哪种类型的超新星以及它是如何爆炸的。通常，一个模型可能需要 10-90 分钟才能生成，我们希望比较数百或数千个模型才能完全了解超新星。在许多情况下，这实际上是不可行的。

“我们的新研究将摆脱这个漫长的过程。我们将训练机器学习算法，了解不同类型的爆炸是什么样子，并利用这些算法更快地生成模型。就像我们使用人工智能生成新艺术品或文本一样，现在我们将能够生成超新星的模拟。这意味着我们将能够在不到一秒的时间内生成数千个模型，这将极大地促进超新星研究。”

除了加快超新星分析进程外，人工智能的使用还将提高研究的准确性。这将有助于确定哪些模型与现实生活中的爆炸最为接近，以及它们的物理特性范围。

马吉博士补充道：“探索超新星释放的元素是确定爆炸类型的关键步骤，因为某些类型的爆炸产生的元素比其他类型的多。然后，我们可以将爆炸的性质与超新星宿主星系的性质联系起来，并在爆炸发生的方式和爆炸的白矮星类型之间建立直接联系。”

现在被接受的研究只是第一步。未来的研究将扩大到包括更多种类的爆炸和超新星，并将爆炸与宿主星系的特性直接联系起来。只有通过机器学习的进步，这样的研究才有可能实现。

参与这项研究的图尔库大学 Thomas Killestein 博士补充道：“通过现代调查，我们终于拥有了足够大、质量足够高的数据集，可以解决超新星科学中一些关键的遗留问题：它们究竟是如何爆炸的。与以前的方法相比，像这样的机器学习方法可以更详细、更一致地研究更多超新星。”