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天文学家团队借助AI辅助新方法，在哈勃遗产档案中搜索罕见天体。该团队仅用两天半时间筛选近1亿张图像切片，发现近1400个异常天体，其中超800个此前从未被记录。碰撞星系、引力透镜、环星系等罕见异常天体具有极高科学价值，但面对NASA/ESA哈勃空间望远镜等设备产生的海量数据，这类天体极难被发现。天文学家正探索如何在“宇宙级”数据堆中找到“宇宙针”。
欧空局研究人员David O’Ryan与Pablo Gómez开发了一款AI工具，可在人类所需时间的极小部分内分析数百万张天文图像。团队以哈勃遗产档案（含哈勃35年观测的数万组数据集）训练并验证该工具能力。论文第一作者David表示，哈勃35年的存档观测数据是寻找天体物理异常的宝库，相关研究今日发表于《天文学与天体物理学》期刊。
天体物理异常通常靠科学家手动筛选“异常天体”或偶然发现，但哈勃数据量远超专家手动精细处理的能力。公民科学项目虽能扩大数据检查范围，但仍无法应对哈勃这类大型档案，或欧空局欧几里得空间望远镜等巡天数据集。
David与Pablo的新工作大幅提升搜索效率：他们开发了名为AnomalyMatch的神经网络，受人类大脑启发，可处理数据并识别模式，训练目标为水母星系、引力弧等罕见天体。这是首次对哈勃遗产档案进行天体物理异常的系统搜索，AnomalyMatch两天半完成近1亿图像切片的筛选，返回疑似异常列表。
团队专家手动验证算法标记的高概率异常源，其中超1300个为真实异常，超800个未在科学文献中记录。这些异常多为合并/相互作用星系（呈异常形状或拖曳恒星与气体长尾）、引力透镜（前景星系引力弯曲时空，使背景星系光线成环或弧..
共同作者Pablo称，这是AI最大化哈勃档案科学产出的绝佳案例，在哈勃数据中发现大量未被记录的异常天体成果显著，也证明该工具对其他大数据库的价值。哈勃只是天文领域众多大型数据档案之一，未来欧几里得（2023年启动巡天）、NSF-DOE维拉·C·鲁宾天文台（即将启动10年巡天，收集超50PB图像）、NASA南希·格雷斯·罗马空间望远镜（欧空局参与，2027年5月前发射）等设备将产生海量数据，AnomalyMatch等AI工具可帮助天文学家处理数据洪流，发现罕见天体甚至宇宙中新事物。
哈勃空间望远镜是欧空局与NASA的国际合作项目。
