机器学习已被用于表征宇宙中第一批恒星在超新星爆炸后传递给其直接后继者的重元素。 元素的这种宇宙继承由隶属于 Kavli 宇宙物理和数学研究所 在东京,他们发现了宇宙中大多数第一代恒星存在于两颗或多颗恒星系统中的证据。
宇宙中的第一代恒星是由大爆炸直接提供的物质形成的——几乎完全是氢和氦。 这些恒星被认为质量大且寿命短,当恒星爆炸为超新星时会产生更重的元素(天文学家称为“金属”)。 然后,这种材料构成了第二代寿命更长的恒星的基石——其中一些在银河系中存活至今。 虽然这些恒星含有比第一代更多的重元素,但它们仍被描述为“金属含量极低”。
以前的计算机模拟表明,许多第一代恒星以两颗或更多颗为一组存在,但直到现在还没有观测到这种多样性的证据。 现在,Kavli 团队已经使用机器学习系统分析了约 460 颗第二代恒星的金属含量,这些恒星被观测到 主焦摄谱仪 在夏威夷的日本斯巴鲁望远镜上。 这些光谱数据包含有关恒星元素构成的信息,以及为它们的形成提供物质的超新星。
模拟超新星
使用由以下人员创建的机器学习算法分析数据 蒂尔曼·哈特维格 东京大学。 机器学习是人工智能 (AI) 的一种,该系统使用数千次模拟第一代超新星的大量恒星质量和爆炸能量进行训练。 这些模拟使用核合成模型来预测每种超新星的元素产生。 然后,该算法能够确定第二代恒星是由一颗超新星还是几颗超新星的输出产生的。
“通过分析观测到的第二代恒星的化学成分,我们发现大多数(68%)第二代恒星都被来自第一代恒星的多颗超新星所丰富,”团队成员解释道 小林千明 英国赫特福德大学天体物理学研究中心的成员。 “我们的发现意味着,在宇宙诞生之初,第一批恒星形成于多星系统或星团中,这在理论模拟中得到了证实,但之前从未被观测证实。”
“碳和氮等轻元素可以在像太阳这样的低质量恒星中产生,但氧和铁等大部分元素是由超新星产生的。 最新研究还表明,最重的元素,如金和铀,也是由超新星产生的,”她解释道。 “这些元素通过超新星爆炸从恒星形成区分布到星际介质。 这个过程可以触发或抑制下一代恒星的形成,因此超新星对整个星系历史都很重要。”
恒星诞生与死亡
石垣美穗,他也在东京大学补充说,解释恒星中元素丰度的传统方法是将数据拟合到一个模型中,该模型描述了经历超新星爆发的单颗恒星的输出。 这假设只有一颗超新星负责在给定的极贫金属恒星中产生金属。
超新星沉积物仍在地球和月球上落下
“如果更复杂的情况,例如多颗超新星丰富了下一代恒星,则不可能在给定有限数据的情况下自信地约束模型,”她说,这就是团队转向机器学习的原因。 “考虑到复杂的理论模型,机器学习方法是解释这些数据的有效方式。 这种基于人工智能的方法在未来十年将变得更加重要,届时将有更多来自即将进行的天文调查的数据可供使用,”她解释道。
小林补充说:“我现在可以想象许多明亮的恒星一起形成,这可以加速星系的形成和宇宙的化学富集。 这个想法与我们在詹姆斯·韦伯太空望远镜的最新结果中看到的一致。”
小林说,该团队下一步将调查平均有多少超新星丰富了第二代恒星,这项研究将需要更准确的观测数据。
该研究描述于 天体物理学杂志.
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- Sumber: https://physicsworld.com/a/first-stars-in-the-universe-formed-in-groups-machine-learning-study-reveals/
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