中國科學院云南天文臺麗江天文觀測站龍潛研究員與云南大學中國西南天文研究所宇宙學研究組爾欣中教授團隊合作，利用人工智能深度學習的方法發(fā)現(xiàn)了38個新的強引力透鏡候選體。研究成果于近期發(fā)表在英國皇家天文學會月刊(MNRAS)上，龍潛是論文共同通訊作者。
星系尺度的強引力透鏡系統(tǒng)是重要的宇宙學探針，可用于深入地研究宇宙學和天體物理中的諸多科學問題，如暗物質(zhì)性質(zhì)、星系形成和演化以及哈勃常數(shù)的測量等。然而，目前已證認的強透鏡系統(tǒng)數(shù)目過少，嚴重制約了相關(guān)天體物理學問題研究的開展。
如何搜尋證認更多強透鏡樣本是當前工作中的主要問題。通過下一代大規(guī)模測光巡天項目的開展，人們期待發(fā)現(xiàn)數(shù)以萬計的強透鏡系統(tǒng)。但如何在海量的天體圖像中快速地找到強透鏡候選體？近年來，人工智能的快速發(fā)展給我們提供了一種新的可能。國際上已有相關(guān)研究團隊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡方法搜索強引力透鏡系統(tǒng)。
龍潛研究員長期從事人工智能深度學習方面的研究，他與爾欣中教授團隊合作構(gòu)建并訓練了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，該神經(jīng)網(wǎng)絡使用Julia語言根據(jù)引力透鏡數(shù)據(jù)的特點專門定制，具有規(guī)模小、速度快、針對性強的特點。他們將其應用于歐洲南方天文臺2.6米巡天望遠鏡（VST）千平方度巡天（Kilo-Degree Survey—KiDS）數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了38個新的強透鏡候選體。
此外，通過測試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在不同觀測條件上的表現(xiàn)以及用不同大小的訓練集訓練網(wǎng)絡，研究人員還對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性作了測試。該項工作構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡亦可應用于其他的巡天數(shù)據(jù)。
該研究得到國家自然基金面上項目、云南省人才計劃等的資助。
論文鏈接
新發(fā)現(xiàn)的38個強透鏡候選體其中4個的圖像
