Machine learning is gebruikt om de zware elementen te karakteriseren die de eerste sterren in het universum doorgaven aan hun directe opvolgers nadat ze in supernova's waren geëxplodeerd. Deze kosmische erfenis van elementen is bestudeerd door onderzoekers verbonden aan de Kavli Instituut voor de Natuurkunde en Wiskunde van het Universum in Tokio, die bewijs hebben gevonden dat de meeste van de eerste generatie sterren in het universum bestonden in systemen van twee of meer sterren.
De eerste generatie sterren in het universum is gevormd uit materiaal dat rechtstreeks afkomstig is van de oerknal - dat bijna uitsluitend uit waterstof en helium bestond. Deze sterren, waarvan wordt aangenomen dat ze massief en van korte duur zijn, creëerden zwaardere elementen (door astronomen "metalen" genoemd) toen de sterren explodeerden als supernova's. Dit materiaal vormde vervolgens de bouwstenen van de tweede generatie van veel langer levende sterren – waarvan sommige tot op de dag van vandaag overleven in de Melkweg. Hoewel deze sterren meer zwaardere elementen bevatten dan de eerste generatie, worden ze nog steeds beschreven als "extreem metaalarm".
Eerdere computersimulaties hebben gesuggereerd dat veel sterren van de eerste generatie in groepen van twee of meer bestonden, maar tot nu toe was er geen waarnemingsbewijs van deze veelheid. Nu heeft het Kavli-team een machine learning-systeem gebruikt om het metaalgehalte van ongeveer 460 sterren van de tweede generatie te analyseren die werden waargenomen door de Prime Focus Spectrograaf op de Japanse Subaru-telescoop in Hawaï. Deze spectrale gegevens bevatten informatie over de elementaire samenstelling van de sterren en de supernova's die het materiaal leverden voor hun vorming.
Gesimuleerde supernova's
De gegevens zijn geanalyseerd met behulp van een machine learning-algoritme dat is gemaakt door Tilman Hartwig van de Universiteit van Tokio. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) en het systeem is getraind met behulp van duizenden simulaties van supernova's van de eerste generatie over een breed scala aan stellaire massa's en explosieve energieën. Deze simulaties gebruikten een nucleosynthesemodel om de elementaire productie van elk type supernova te voorspellen. Het algoritme kon vervolgens bepalen of een ster van de tweede generatie was gemaakt met de output van één supernova of van meerdere supernova's.
"We ontdekten dat de meerderheid (68%) van de sterren van de tweede generatie verrijkt was met meerdere supernova's van de eerste sterren, door de chemische samenstelling van de waargenomen sterren van de tweede generatie te analyseren", legt teamlid uit Chiaki kobayashi van het Centre for Astrophysics Research aan de Universiteit van Hertfordshire in het Verenigd Koninkrijk. "Onze bevindingen betekenen dat aan het begin van het heelal de eerste sterren zich vormden in een meervoudig sterrenstelsel of in een cluster van sterren, wat werd aangegeven in theoretische simulaties, maar nog nooit eerder met waarnemingen is bevestigd."
“Lichte elementen zoals koolstof en stikstof kunnen worden geproduceerd in lichte sterren zoals de zon, maar de meeste elementen zoals zuurstof en ijzer worden geproduceerd door supernovae. Het laatste onderzoek suggereert ook dat de zwaarste elementen zoals goud en uranium ook door supernovae worden geproduceerd”, legt ze uit. “Deze elementen worden door supernova-explosies verspreid van stervormingsgebieden naar interstellair medium. Dit proces kan de vorming van de volgende generatie sterren op gang brengen of onderdrukken, en daarom zijn supernova's belangrijk voor de hele geschiedenis van sterrenstelsels."
Stellaire geboorte en dood
Miho Ishigaki, die ook aan de Universiteit van Tokio werkt, voegt eraan toe dat de conventionele benadering voor het interpreteren van de elementaire abundanties in sterren is om de gegevens aan te passen aan een model dat de output beschrijft van een enkele ster die een supernova heeft ondergaan. Dit veronderstelt dat slechts één supernova verantwoordelijk is voor het produceren van de metalen in een bepaalde extreem metaalarme ster.
Supernova-sedimenten regenen nog steeds op de aarde en de maan
"Als complexere situaties, zoals de meerdere supernova's, de volgende generatie sterren verrijken, is het niet mogelijk om de modellen met vertrouwen te beperken gezien de beperkte gegevens", zegt ze, en daarom wendde het team zich tot machine learning. “De machine learning-benadering is een efficiënte manier om die gegevens te interpreteren, rekening houdend met complexe theoretische modellen. Een dergelijke op AI gebaseerde aanpak zal de komende tien jaar belangrijker worden wanneer er meer gegevens van aankomende astronomische onderzoeken beschikbaar komen”, legt ze uit.
Kobayashi voegt eraan toe: "Ik kan me nu voorstellen dat er veel heldere sterren samen ontstaan, wat de vorming van sterrenstelsels en de chemische verrijking van het universum kan versnellen. Dit idee komt overeen met wat we zien met de laatste resultaten van de James Webb Space Telescope.”
Kobayashi zegt dat het team vervolgens zal onderzoeken hoeveel supernova's gemiddeld de tweede generatie sterren hebben verrijkt, een studie die nauwkeurigere waarnemingsgegevens vereist.
Het onderzoek is beschreven in The Astrophysical Journal.
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
- Bron: https://physicsworld.com/a/first-stars-in-the-universe-formed-in-groups-machine-learning-study-reveals/
- : heeft
- :is
- :niet
- $UP
- a
- in staat
- Over
- AC
- Account
- accuraat
- Voegt
- Aangesloten
- Na
- AI
- algoritme
- ook
- an
- analyseren
- Analyseren
- en
- nadering
- ZIJN
- kunstmatig
- kunstmatige intelligentie
- Kunstmatige intelligentie (AI)
- artistiek
- AS
- At
- Beschikbaar
- gemiddelde
- BE
- worden
- geweest
- vaardigheden
- Begin
- geloofde
- Groot
- Big Bang
- Blokken
- Helder
- zeepbel
- Gebouw
- maar
- by
- Dit betekent dat we onszelf en onze geliefden praktisch vergiftigen.
- CAN
- carbon
- centrum
- karakteriseren
- chemisch
- Cloud
- TROS
- complex
- computer
- vertrouwen
- BEVESTIGD
- consequent
- bevatten
- content
- conventioneel
- aangemaakt
- gegevens
- dag
- decennium
- beschreven
- Bepalen
- direct
- verdeeld
- beneden
- elk
- aarde
- doeltreffend
- geeft je de mogelijkheid
- verrijken
- verrijkt
- Geheel
- bewijzen
- uitsluitend
- Verklaart
- explosies
- uiterst
- Voornaam*
- Eerste generatie
- geschikt
- Focus
- Voor
- vorming
- gevormd
- gevonden
- oppompen van
- Galaxies
- Galaxy
- generatie
- gegeven
- Tijdloos goud
- Groep
- Hebben
- zwaar
- helium
- geschiedenis
- Hoe
- http
- HTTPS
- waterstof
- idee
- beeld
- beeld
- Onmiddellijk
- belangrijk
- in
- aangegeven
- informatie
- erfenis
- Instituut
- Intelligentie
- interstellair
- in
- onderzoeken
- kwestie
- IT
- James Webb Space Telescope
- Japan's
- jpg
- Groot
- laatste
- leren
- als
- Beperkt
- machine
- machine learning
- Meerderheid
- make-up
- veel
- massa
- massief
- materiaal
- wiskunde
- max-width
- Medium
- lid
- metaal
- Metalen
- Melkweg
- model
- modellen
- meer
- meest
- meervoudig
- volgende
- nu
- of
- on
- EEN
- Slechts
- or
- uitgang
- over
- Zuurstof
- voorbij
- Fysica
- Plato
- Plato gegevensintelligentie
- PlatoData
- mogelijk
- voorspellen
- geproduceerd
- productie
- mits
- RAIN
- reeks
- regio
- vereisen
- onderzoek
- onderzoekers
- verantwoordelijk
- Resultaten
- onthult
- s
- zegt
- Tweede
- Tweede generatie
- te zien
- verscheidene
- single
- situaties
- sommige
- Tussenruimte
- Spectraal
- snelheid
- Ster
- Sterren
- Stellar
- Still
- bestudeerd
- Studie
- dergelijk
- Stelt voor
- Zon
- supernova
- te overleven
- system
- Systems
- het nemen
- team
- telescoop
- neem contact
- dat
- De
- hun
- theoretisch
- Er.
- daarom
- Deze
- ze
- dit
- die
- duizenden kosten
- thumbnail
- naar
- samen
- tokyo
- getraind
- leiden
- waar
- Gedraaid
- Universum
- universiteit-
- Universiteit van Tokyo
- komende
- gebruikt
- gebruik
- groot
- was
- Manier..
- we
- waren
- Wat
- of
- welke
- en
- WIE
- Waarom
- breed
- Grote range
- wil
- Met
- binnen
- zephyrnet