首次，人工智能（AI）已经在没有任何人为干预的情况下搜索、检测、确认、分类和宣布了一颗超新星的发现。
一支国际科学家团队开发了一个名为“明亮瞬变调查机器人（BTSbot）”的新AI工具，使用来自近16,000个源头的超过1.4百万张图像来训练其机器学习算法。
首次，人工智能（AI）已经在没有任何人为干预的情况下搜索、检测、确认、分类和宣布了一颗超新星的发现。
一支国际科学家团队开发了一个名为“明亮瞬变调查机器人（BTSbot）”的新AI工具，使用来自近16,000个源头的超过1.4百万张图像来训练其机器学习算法。
西北大学报告称，这个新系统可以自动化整个恒星爆炸发现过程，不仅消除了人为错误，而且大大提高了速度。
超新星照亮天空的星系的深空图像。（Legacy Surveys/D. Lang/Perimeter Institute/unWISE/NASA/JPL-Caltech）
“最终，将人类排除在外为研究团队提供了更多时间来分析他们的观测结果，并制定解释我们观察到的宇宙爆炸起源的新假设，” 西北大学的天文学家亚当·米勒说，他是BTSbot开发的首席研究人员之一。
西北大学的纳比尔·雷黑姆图拉补充说：“这显著简化了对超新星的大规模研究，帮助我们更好地理解恒星和超新星产生的元素，如碳、铁和黄金的生命周期。”
BTSbot在加利福尼亚的兹威基瞬变设施（ZTF）的数据中检测到了新发现的超新星，命名为SN2023tyk，这是一台每两天扫描一次北方天空的机器摄像头。
为了更好地理解速度，ZTF于10月3日在夜空中拍摄到宇宙爆炸，而BTSbot在10月5日在ZTF的数据中找到了超新星。在与其他机器仪器进行通讯后，BTSbot能够确认这一发现并将事件分类为Ia型超新星，并于10月7日公开分享了报告。
加州理工学院的天文学家克里斯托弗·弗雷姆林表示：“ZTF已经运行了六年，而在此期间，我和其他人已经花了超过2,000小时视觉检查候选对象，并确定了哪些要用光谱仪观测。”
“将BTSbot纳入我们的工作流程将消除我们花费时间检查这些候选对象的需求。”
SN 2023 tyk出现之前和之后的星系图像。在右边的放大图中，星系左上角的区域看起来很畸形，那是星星爆炸的地方。（Legacy Surveys/D. Lang/Perimeter Institute/unWISE/NASA/JPL-Caltech）
尽管超新星是明亮而有活力的事件，但它们并不常见，也不容易被发现。传统的检测方法依赖于天文学家视觉检查来自机器望远镜的大量数据，这些望远镜不断扫描夜空，寻找新的光源。
米勒解释道：“自动化软件向人类提供了候选爆炸事件的列表，而人们需要花时间验证这些候选对象并进行光谱观测。”
“只有通过收集光谱——显示爆炸中存在的元素的光源——我们才能确切地知道候选对象是否真的是一颗超新星。”
这是一个耗时的过程，据估计，天文学家只发现了宇宙中发生的极小一部分超新星。
BTSbot自动请求另一个名为“光谱能量分布机器（SEDM）”的机器仪器进行广泛的潜在超新星观测，以收集其光谱。在获得这个光谱后，SEDM将其发送到加州理工学院的SNIascore（由弗雷姆林开发）以对超新星进行分类。
艺术家描绘的Ia型超新星。(NASA/JPL-Caltech）
Ia型超新星对天文学家来说特别重要，因为它们可以用来测量宇宙的膨胀。
“模拟性能非常出色，但直到你真正尝试过才知道它如何在现实世界中表现，”雷黑姆图拉说。“当来自SEDM的观测和自动分类来自SNIascore时，我们感到巨大的宽慰。”
更高效、更有效地扫描夜空以寻找新物体的能力可能会让我们发现许多新的超新星。BTSbot可以释放出天文学家的时间，集中精力解释数据，并提供有关恒星和星系演化的宝贵见解。
“一切都正常工作时，我们实际上什么都不做，”雷黑姆图拉说。“晚上我们入睡，早上醒来，我们看到BTSbot和这些其他人工智能坚定不移地完成他们的工作。”