人工智慧助力太空考古：48小時內掃描哈伯望遠鏡35年的數據，揭示1.300個謎團

為了展示重新定義天文研究極限的計算能力，人工智慧系統僅用了兩天半的時間就完成了科學界需要數十年人工才能完成的工作：審查哈伯太空望遠鏡 35 年的全部檔案，識別出 1.300 多個罕見或異常的宇宙物體。 由大衛·奧萊恩和帕布羅·戈麥斯領導的歐洲太空總署（ESA）研究人員開發並應用了神經網路。 異常匹配 研究人員將數據導入哈伯遺產檔案庫，並對自望遠鏡發射以來累積的近100億張影像進行了首次系統性全面的奇點搜尋。這項研究結果於本週一發表在《科學》雜誌。 天文學與天體物理學它們揭示了一個隱藏在眼前的宇宙：這些異常現像中的大多數從未在科學文獻中記錄過，這表明，即使是歷史上經過最嚴格審查的數據，如果用正確的「眼光」來看待，也會保留秘密。

公共檔案館中那份看不見的寶藏

這項發現的意義不僅在於分析的速度，還在於發現的內容本身。三十五年來，成千上萬的天文學家研究了哈伯望遠鏡拍攝的圖像，發表了數萬篇論文。 修改人們理所當然地認為，最明亮、最奇特或最顯眼的物體都已被編入目錄。然而， 檢測到的異常有 65% 是由 異常匹配 天文資料庫中先前沒有任何關於它們的記錄。 這意味著數百種獨特的宇宙物理現像被「隱藏」在公共伺服器上，等待著擁有機器無限耐心的工具將它們揭示出來。

在這些出土的稀有文物中，目錄中包括 138個新的重力透鏡候選體這些現像是指前景星系的質量使時空結構彎曲，就像宇宙放大鏡，將遙遠天體的光線扭曲成完美的弧線和環狀。它們是研究暗物質和宇宙膨脹的重要天然實驗室。此外，人工智慧還識別出了… 417個先前未知的星系合併事件捕捉恆星碰撞在不同相互作用階段的劇烈動態，以及 18個“水母星系”星系團中，星系間氣體的壓力會撕裂恆星物質的觸鬚，從而形成迷人的結構，而星系本身也會高速穿過星系團。

漢堡、蝴蝶和無法歸類的事物

人工智慧能夠探測到不尋常的形態，從而發現了難以用標準描述描述的天體。研究團隊注意到，從側面觀測到的原行星盤，由於其中心平面上的塵埃吸收光線，在視覺上酷似宇宙中的「漢堡包」或深色蝴蝶，在繁星點綴的背景下勾勒出輪廓。此外，他們還記錄了兩個罕見的碰撞環狀星系，這些星係是由一個小星系穿過一個大星系的中心而形成的，碰撞產生的恆星形成衝擊波類似於池塘中的漣漪。

但或許對理論物理學來說最有前途的是這套… 數十件物品完全無法用現有的分類方法進行分類。 這些「純粹」的異常現象既不屬於旋渦星系、橢圓星系或不規則星系的範疇，也不像是儀器觀測造成的假象。本質上，它們是真正的謎團，需要藉助詹姆斯·韋伯太空望遠鏡等設備進行後續觀測，以確定它們究竟代表著新的天體類型，還是我們此前從未有幸捕捉到並識別的極其短暫而罕見的演化階段。

解決人類尺度危機

O'Ryan 和 Gomez 的研究解決了現代天文學的一個根本瓶頸：體積問題。 雖然人類科學家擅長定性分析——一眼就能理解事物是什麼——但他們在生物學上無法持續集中註意力來審查數百萬張圖像而不因疲勞而出錯。 像 Galaxy Zoo 這樣的公民科學計畫試圖透過將任務委託給數千名志工來緩解這種情況，但即使公眾的熱情在面對指數級增長的檔案時也是有限的。

異常匹配 這個問題可以用混合方法解決： 半監督學習和主動學習 與傳統演算法只能搜尋預先訓練好的目標（例如「尋找貓」）不同，這種神經網路經過訓練，能夠識別天文資料的正常結構，並標記任何偏離該模式的情況。此外，它還包含一個回饋迴路，由人類專家驗證其初始發現，從而「教會」系統區分真正的天文物理異常與簡單的相機感測器缺陷或宇宙射線撞擊探測器等情況。

資料洪流的預演

該工具在哈伯檔案庫中的成功應用，實際上是為不久的將來做準備。天文學正進入「大型巡天天文台」時代。 歐洲太空總署的歐幾里德任務於2023年發射，目前已在繪製數十億個星系的星圖；即將啟動的維拉·魯賓天文台將每隔幾個晚上生成一部南半球天空的影像，並在十年內積累超過60拍字節的數據。 美國太空總署的南希·格雷斯·羅曼太空望遠鏡計畫於 2027 年發射，其視野將是哈伯望遠鏡的 100 倍，將為人類展現無比豐富的星空景象。

在此背景下，諸如 異常匹配 它們將不再是新奇事物，而成為關鍵基礎設施。如果沒有人工智慧即時過濾大量數據， 絕大多數潛在的發現都將塵封在硬碟裡，無人問津，最後被遺忘。歐洲太空總署團隊的成功表明，人工智慧不會取代天文學家，而是像一個超高速篩子一樣，將精華與糟粕分離，使人類能夠將時間投入到他們最擅長的事情上：解讀不可能的物理現象。