机器学习技术在X射线波长中识别出数千种不同类别的新宇宙物体
将机器学习技术应用于大型天文学数据集可以发现数千个不同类别的宇宙物体。
印度孟买塔塔基础研究所 (TIFR) 和印度空间科学技术研究所 (IIST) 的科学家们使用机器学习技术在 X 射线波长中确定了数千种新宇宙物体的性质。机器学习是人工智能的变体或一部分。
天文学正在进入一个新时代，来自数百万宇宙物体的大量天文数据正在变得免费可用。这是与高质量天文台进行大规模调查和计划观测以及开放数据访问政策的结果。不用说，这些数据对于许多发现和对宇宙的新认识具有巨大的潜力。
然而，手动探索所有这些对象的数据是不切实际的，而自动化机器学习技术对于从这些数据中提取信息至关重要。但是这种技术在天文数据上的应用仍然非常有限，处于初级阶段。
TIFR-IIST 团队将机器学习技术应用于美国钱德拉太空天文台在 X 射线中观察到的数十万个宇宙物体。这证明了一项新的和热门的技术进步如何帮助和彻底改变基础和基础科学研究。该团队将这些技术应用于大约 277,000 个 X 射线物体，其中大部分物体的性质未知。对未知物体的性质进行分类等同于发现特定类别的物体。
因此，这项研究导致了对数千种宇宙物体的可靠发现——例如黑洞、中子星、白矮星和恒星——这为天文学界进一步详细研究许多有趣的新事物开辟了巨大的机会对象。
这项合作研究对于建立最先进的能力以将新的机器学习技术应用于天文学基础研究也很重要，这对于科学地利用当前和即将建立的天文台的数据至关重要。
编辑：澜澜
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