使用AI解锁有关恒星和行星起源的线索

分析盖亚太空望远镜数据的人工智能(AI)系统已经识别出2,000多个大型原恒星，这些年轻恒星仍在形成中，并可能为我们银河系中恒星的起源提供线索。

科学家此前只对其中的100 颗恒星进行了分类，对它们的研究产生了许多支持恒星形成研究的知识。

该项目由博士学位的Miguel Vioque领导。利兹大学的研究员，其发现-Herbig AE / BE和经典Be stars的新目录：Gaia DR2的机器学习方法-已发表在《天文学与天体物理学》杂志上。

他认为研究这些新发现的恒星有可能改变科学家对大质量恒星形成及其对银河系研究方法的理解。

Vioque先生和他的同事对被称为Herbig Ae / Be恒星的恒星感兴趣，恒星仍在形成并且质量至少是太阳的两倍。他们还参与了其他恒星的诞生。

研究人员获取了盖亚(Gaia)星载望远镜在绘制星系图时收集的大量数据。望远镜于2013年发射，收集的数据使人们能够确定约10亿颗恒星的距离，约占星系中总距离的百分之一。

研究人员清理了这些数据，并将其减少到可能包含目标原恒星的410万颗恒星的子集。

AI系统筛选了数据并生成了2226颗恒星的列表，其中约有85%的机会成为Herbig Ae / Be原恒星。

物理与天文学学院的Vioque先生说：“盖亚(Gaia)正在产生大量数据，并且需要AI工具来帮助科学家们理解它。

艺术家对原星的印象。信用：ESO / L。卡尔萨达-ESO

“我们正在结合新技术，以研究人员调查和绘制星系的方式，以及询问望远镜产生的大量数据的方式，这正在彻底改变我们对星系的理解。

“这种方法开启了令人兴奋的天文学新篇章。”

然后，Vioque先生和他的同事通过在西班牙和智利的地面观测站对AI系统识别出的145颗恒星进行了调查，从而验证了AI工具的发现，在那里他们能够测量以光谱形式记录的来自恒星的光。

他说：“地面观测站的结果表明，人工智能工具对可能落入Herbig Ae / Be分类的恒星做出了非常准确的预测。”

它距地球8,500 光年，其质量是太阳的2.3倍。它的表面温度是9,400摄氏度-太阳大约是5,500摄氏度-并且其半径是太阳半径的两倍。它已经存在了大约六百万年，从天文学角度来看，它已成为一颗仍在形成的年轻恒星。

利兹物理与天文学学院的RenéOudmaijer教授对研究进行了监督。他说：“这项研究是一个很好的例子，说明了由现代科学仪器(如盖亚望远镜)收集的大数据的分析将如何塑造天体物理学的未来。

“人工智能系统能够识别大量数据中的模式，而且科学家有可能在这些模式中找到线索，这些线索将导致新发现和新的理解。”