記者從中國科學院上海天文台獲悉，近日，上海天文台葛健研究員帶領的國際團隊通過人工智能的深度學習方法，對國際斯隆巡天三期釋放的類星體光譜數據進行了微弱信號搜尋和數據分析，發現了極其稀少的107例宇宙早期星係內的冷氣體雲塊成分的關鍵探針中性碳吸收體。研究團隊分析發現，早在宇宙約30億年的演化早期（目前宇宙的年齡已有約138億年），這些攜帶了中性碳吸收體探針的早期星係已經過了快速物理和化學演化進入介於大麥哲倫矮星係和銀河係之間的物理和化學演化狀態。

△藝術家的想象圖（Credit：月塵衣）：大量的早期宇宙的類星體發射的光被地麵的斯隆巡天望遠鏡接受產生了大量的類星體光譜。受訓過的人工智能深度神經網絡在這些類星體光譜數據中搜尋首次發現破紀錄的經過早期星係冷介質產生的關鍵性的微弱中性碳吸收線探針。

本次工作的研究方法與成果對探索星係如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分顯現了人工智能在天文海量數據中探尋微弱信號的廣泛應用潛力和前景。

相關研究成果於2024年5月15日發表在國際天文學頂級期刊《皇家天文學會月報》（MNRAS）上。

（總台央視記者帥俊全 褚爾嘉）