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寻找快速射电暴候选体:从5亿只“狗”里挑出几只“猫”


时间:2021-09-07  来源:  作者:  点击次数:


寻找快速射电暴候选体:从5亿只“狗”里挑出混入其中的几只“猫”

田文海峡

记者金锋

在天文学领域,近年来最有趣的发现之一是一个未知天体,它的瞬时亮度超过太阳数亿倍。这种天体在无线电频段的超常爆炸称为快射电暴。它们爆发时间短,能量高,常用的筛选方法无法识别快速射电暴的所有疑似信号,只能进一步减少疑似信号的数量,然后在较少的样本中手动选择可信信号,费时费力。

如何高效准确地捕捉这些神秘信号?中国科学院紫金山天文台、中国科学技术大学、上海交通大学、贵州师范大学以及澳大利亚联邦科学与工业研究组织、西悉尼、西澳大学等机构的学者引入机器学习算法,从5亿个疑似信号中寻找81个快速射电暴候选信号。这一成果最近发表在《英国皇家天文学会月刊》。

单人50年才能甄别完5.6亿个疑似信号

快速的射电爆发可以在一眨眼的百分之一甚至更短的时间内完成非常高的能量释放。近年来,这种前所未有的爆发成为天文学领域的研究热点。

研究快速射电暴有很多方法。2007年,美国西弗吉尼亚大学的研究人员利用澳大利亚的帕克斯射电望远镜发现了第一次快速射电爆发。

但是光靠观察是不够的。“快速射电暴距离很远,它们传播到地球的能量比蓝牙耳机的信号弱得多。要找出仪器的背景噪音和人类制造的电磁干扰是非常困难的。这就是为什么射电天文学被观测了这么多年,但直到2007年才第一次被发现。”中澳天文联合研究中心ACAMAR博士后张表示,在攻读博士期间,他决心以“支票账户”的形式搜索Parks望远镜观测到的历史数据,看看是否有新的快速射电暴。

近年来,中国科学院紫金山天文台高能时域天文研究组开展了快速射电暴研究,利用Parks望远镜的观测数据,建成了完整的单脉冲数据库。该数据库包含5.6亿个信噪比大于7的疑似单脉冲信号,这些信号是通过快速无线电突发标准搜索方法找到的。

张说,传统的搜索程序无法准确区分噪声信号、人工信号和快速无线电突发信号。所以,这5亿多的结果只能称之为疑似信号。假设一个工人每天可以看3万个信号图,他需要50年才能不睡觉地看完5.6亿个疑似信号。

找出81个新的快速射电暴候选体

机器学习中的残差神经网络是人工神经网络的变种,它模拟最基本的生物神经元,分析接收信号,判别信号类型,大大提高了识别的精度和速度。

虽然这是一种非常成熟的机器学习算法,但从形态学和训练样本的角度来看,采集快速射电暴是非常困难的。

“这相当于训练机器从5亿只狗中挑出几只猫。”论文第一作者、中国科学院紫金山天文台高能时域天文组博士生杨轩说。

使用训练好的机器模型,研究小组最终从数据库中找到了81个新的快速射电爆发候选对象。

证据之一来自这些候选人的分散。“我们从外太空收集的色散越大,天体离我们越远。这些候选者的色散已经超过了银河系色散贡献的估计值,这证明它们很可能来自银河系之外。”张对说道。

另一个证据来自候选人所处的波束。张介绍,在Parks望远镜的多波束观测中,只有一个波束探测到快速射电爆发的候选,这说明信号的源指向性非常清晰,而来自地面的射电信号不可能只出现在这么小的区域。这表明它们不太可能来自地面无线电干扰。

经过进一步的研究和分析,研究团队将这81个候选样本与目前公布的快速射电爆发样本的辐射能量和脉冲宽度的累积分布进行了比较,发现它们在统计行为上是一致的。根据杨轩的说法,这表明相应信号的物理起源和辐射机制可能是相似的,这进一步验证了这81个候选信号是快速无线电突发的可能性。

在张看来,这项研究也对从观测角度严格判断一个无线电信号是否是快速无线电风暴提出了挑战。“研究中的辐射能量分布显示,新候选物低能端的事件数高于已知的快速射电暴,说明以往的搜索方法仍然不足,很多信号稍弱的快速射电暴可能会被遗漏。”他说,这些新发现的候选人还将为搜索更大样本的反复疫情提供有价值的预选目标。

天文学正在迎来大数据时代,无线电观测收集的数据量也在不断增加。中国的500米球面射电望远镜(FAST)等望远镜正在展现出更高的灵敏度,也将带来更多惊人的数据,这也对信号筛选方法提出了更高的要求。

“目前,我们正在利用FAST收集的数据来训练AI算法,希望能训练出适用性更广的AI模型。

。同时,也正在尝试在现有模型中增加更新的机器学习方法,如深度卷积生成对抗网络、显著图等,来提高现有模型的准确性,降低误报率。”张松波说。

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