導讀 印度孟買塔塔基礎研究所 (TIFR) 和特里凡得瑯印度空間科學技術研究所 (IIST) 的科學家，即 Sudip Bhattacharyya 教授 (TIFR) 和 ...
印度孟買塔塔基礎研究所 (TIFR) 和特里凡得瑯印度空間科學技術研究所 (IIST) 的科學家，即 Sudip Bhattacharyya 教授 (TIFR) 和 Shivam Kumaran 先生 (IIST & SAC) Samir Mandal 教授和 Deepak Mishra 教授 (IIST) 已經使用機器學習技術確定了 X 射線波長中數千種新宇宙物體的性質。機器學習是人工智能的變體或一部分。
天文學正在進入一個新時代，來自數百萬宇宙物體的大量天文數據正在變得免費可用。這是與高質量天文臺進行大規模調查和計劃觀測以及開放數據訪問政策的結果。不用說，這些數據對于許多發現和對宇宙的新認識具有巨大的潛力。然而，手動探索所有這些對象的數據是不切實際的，而自動化機器學習技術對于從這些數據中提取信息至關重要。但是這種技術在天文數據上的應用仍然非常有限，處于初級階段。
在此背景下，TIFR-IIST 團隊將機器學習技術應用于與錢德拉在 X 射線中觀察到的數十萬個宇宙物體太空天文臺。這證明了一項新的和熱門的技術進步如何幫助和徹底改變基礎和基礎科學研究。該團隊將這些技術應用于大約 277000 個 X 射線物體，其中大部分物體的性質未知。對未知物體的性質進行分類等同于發現特定類別的物體。因此，這項研究導致可靠地發現了數千種宇宙天體，例如黑洞、中子星、白矮星、恒星等，這為天文學界進一步詳細研究許多天體提供了巨大的機會有趣的新對象。
這項合作研究對于建立最先進的能力以將新的機器學習技術應用于天文學基礎研究也很重要，這對于科學地利用當前和即將建立的天文臺的數據至關重要。
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