原作：华威大学
翻译：吕梓欣
校对：刘峰
编排：关关
后台：朱宸宇
华威大学的科学家们正在诳骗东说念主工智能（AI）分析超新星。超新星是某些恒星在演化接近末期时资格的一种剧烈爆炸，由于极其亮堂，其爆发出的电磁放射时常能照亮扫数星系，并可能捏续几玉成几个月，致使几年。他们的研究效力终末发表在了《皇家天文体会月报》（Monthly Notices of the Royal Astronomical Society）上。
天地中的许多恒星会在人命的末期演化成白矮星。这是一种精细的恒星，质料和太阳高出，但大小却与地球相仿。部分白矮星会最终爆发成为超新星。超新星爆发会开释出众多的能量，并产生重元素。这些重元素，如钙和铁，是组成人命的基石，它们通过超新星爆发从头回到天地中。
尽管超新星意旨紧要，但天文体家于今仍然不浮现它们到底怎么发生或为何发生。
刻下超新星的研究相称依赖计较机算力，花钱又费时，因此，为了提高分析效力，一项新的研究将诳骗机器学习训练AI来加快超新星的实验。通过将爆炸模子与践诺不雅测截至进行相比，研究东说念主员不错揭示超新星爆发的发祈望制，而AI的加入能为这依然过提供极大的助力。
来自华威大学（University of Warwick）物理系的第一作家马克·马吉（Mark Magee）博士说说念：“在研究超新星时，咱们分析了它们的光谱。光谱不错展现不同波长的光的强度，每种元素皆会有唯独无二的光谱，因此超新星中产生的元素会影响光谱的成像。这些光谱不错匡助咱们详情超新星中产生了什么元素，并提供关系超新星爆发的更多细节。”
“咱们凭证这些数据构建模子，并将它们与信得过的超新星进行相比，以详情它们的类型和爆发机制。在一般情况下，一个模子的生成可能需要破耗10-90分钟。为了充分了解超新星，咱们需要相比成百上千个模子，这在好多工夫皆无异于空话连篇。”
“咱们的新研究将会从这个漫长的经过中自若。咱们会诳骗不同类型爆发的特征训练机器学习的算法，并通过这些算法更快地生成超新星模子。这种身手访佛于咱们诳骗AI生成新的艺术作品或文本，而当今咱们用来生成超新星的模拟。这就意味着，咱们不错在不到一秒的时天职生成数千个模子，这将会极地面激动超新星的研究。”
AI的加入不仅能提高超新星分析的效力，还能提高研究的准确性。这将有助于构建与信得过爆发最接近的模子高出物感性质的范围。
马吉博士补充说念：“由于不同类型爆发产生的元素组成和含量不同，因此探究超新星开释的元素是详情爆发类型的关键一步。然后，咱们不错关联爆发的性质与超新星宿主星系的性质，并成就爆发发生面目和爆发的白矮星类型之间的径直谋划。”
当今发表的研究只是只是第一步。翌日的研究将会涵盖更多爆发模子和超新星，并将超新星爆发和宿主星系的特质进行关联。在当下，只好通过机器学习优化算法，才有可能完成后续的研究。
图尔库大学（University of Turku）的托马斯·基勒斯坦（Thomas Killestein）博士也参与了这项研究，他补充说念：“通过当代的研究，咱们终于积聚了数目有余且质料过关的数据集来，不错初始管理超新星科学中一些悬而未决的关键问题：它们究竟是怎么爆发的。像这么的机器学习身手不错对多数的超新星进行研究，何况会比以往的研究身手更细节、一致性更高。”
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