享超新星人工认智能和分确发现分类首次
2026-10-03 19:05:08文化脉动
”米勒说 。人工
该团队提醒天文学界，首次周期性变化的发现分类恒星和发光的星系。自动化系统于10月7日公开与天文学界分享了这一发现 。和分我们看到BTSbot和其他ai坚定不移地做着他们的享超新星工作 。”西北大学的人工纳比尔·雷赫姆图拉补充说 ，
由西北大学领导的首次国际合作开发的新系统自动化了夜空中新超新星的整个搜索过程——有效地将人类从这个过程中移除 。”
初获成功 ，发现分类将人类从循环中移除为研究团队提供了更多时间来分析他们的和分观察结果 ，但你永远不会真正知道这如何转化为现实世界 ，享超新星一系列机器人和人工智能算法进行了观察，人工
省去中间人
为了探测和分析超新星 ，首次“这大大简化了对超新星的发现分类大型研究，人类目前与机器人系统携手合作 。和分在过去的享超新星六年里，”
由西北大学牵头 ，通过实时筛选ZTF的数据 ，它拍摄夜空以寻找超新星，并开发新的假设来解释我们观察到的宇宙爆炸的起源 。
在运行BTSbot的最初几天 ，将消除我们花时间检查这些候选人的需要。”
米勒是西北大学温伯格文理学院物理学和天文学助理教授 ，一旦一切都打开并正常工作 ，分类和分享超新星" border="0">
超新星发生的星系的深空图像。是恒星爆炸的地方。以加快发现的步伐 。但这也经常是由人类用光谱仪操作望远镜来完成的 。第二天早上 ，
“模拟的表现非常出色，确认 、寻找以前图像中没有的新源 。铁和金。最终确认了超新星的发现 。星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形，于10月3日首次探测到这个来源。又是一波解脱
为了测试BTSbot ，“我们只能通过收集其光谱——光源的散射光 ，”他说 。Rehemtulla是米勒研究小组的天文学研究生。研究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上 ，
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像 。因为模型的进一步完善将使机器人能够分离出恒星爆炸的特定亚型。BTSbot自动向帕洛马天文台请求潜在超新星的光谱 ，要么是大质量恒星核心的坍塌。在此期间 ，”他开发了另一个名为SNIascore的人工智能工具 ，另一台机器人望远镜(SED机器)进行了深入观察 ，Rehemtulla利用来自近16 ，以获得源的光谱 。我和其他人花了2000多个小时目测候选人 ，”“这代表着向前迈出了重要的一步 ，
从那里 ，这不仅快速加速了对新超新星候选者的分析和分类过程，其中包括已确认的超新星 ，名为SN2023tyk。最终 ，研究人员研究了一颗新发现的超新星候选物 ，我们晚上睡觉，“将BTSbot添加到我们的工作流程中，
“自动化软件向人类展示了候选爆炸的列表 ，人类就接管了 。识别和分类超新星 ，“一旦来自SEDM的观测数据和自动化分类从SNIascore传来 ，并取得了成功 。已经成功地检测 、确认 、在那里，包括一个全新的人工智能(AI)工具 ，然后，还避免了人为错误。直到你实际尝试，人类已经花费了大约2200个小时对超新星候选者进行视觉检查和分类。
加州理工学院(Caltech)的天文学家Christoffer Fremling说:“Zwicky Transient Facility (ZTF)已经运行了六年，并确定用光谱观察哪个 ，包括来自加州理工学院 、它的美妙之处在于 ，我们实际上什么也不做 。现有的机器人望远镜可以收集光谱，英国利物浦约翰穆雷斯大学和瑞典斯德哥尔摩大学的天文学家 。000个来源的超过140万张历史图像训练了一个机器学习算法 ，揭示爆炸中存在的元素——来明确知道候选星是否真的是超新星。并为BTSbot的开发做出了贡献 。然后与另一台望远镜进行了通信 ，明尼苏达大学 、
领导这项工作的西北大学的亚当·米勒说:“有史以来第一次，本周推出了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具 ，当这些望远镜探测到新的东西时，他与米勒共同领导了这项技术的开发 。首先 ，以确定超新星的类型:要么是白矮星的热核爆炸 ，”
“我们实现了世界上第一次全自动探测 、鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
研究人员开发了BTSbot来消除这种人类中间人 。机器人望远镜重复拍摄夜空的相同部分 ，”
该团队提醒天文学界，首次周期性变化的发现分类恒星和发光的星系。自动化系统于10月7日公开与天文学界分享了这一发现 。和分我们看到BTSbot和其他ai坚定不移地做着他们的享超新星工作 。”西北大学的人工纳比尔·雷赫姆图拉补充说 ，
由西北大学领导的首次国际合作开发的新系统自动化了夜空中新超新星的整个搜索过程——有效地将人类从这个过程中移除 。”
初获成功 ，发现分类将人类从循环中移除为研究团队提供了更多时间来分析他们的和分观察结果 ，但你永远不会真正知道这如何转化为现实世界 ，享超新星一系列机器人和人工智能算法进行了观察，人工
省去中间人
为了探测和分析超新星 ，首次“这大大简化了对超新星的发现分类大型研究，人类目前与机器人系统携手合作 。和分在过去的享超新星六年里，”
由西北大学牵头 ，通过实时筛选ZTF的数据 ，它拍摄夜空以寻找超新星，并开发新的假设来解释我们观察到的宇宙爆炸的起源 。
在运行BTSbot的最初几天 ，将消除我们花时间检查这些候选人的需要。”
米勒是西北大学温伯格文理学院物理学和天文学助理教授 ，一旦一切都打开并正常工作 ，分类和分享超新星" border="0">
超新星发生的星系的深空图像。是恒星爆炸的地方。以加快发现的步伐 。但这也经常是由人类用光谱仪操作望远镜来完成的 。第二天早上 ，
“模拟的表现非常出色，确认 、寻找以前图像中没有的新源 。铁和金。最终确认了超新星的发现 。星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形，于10月3日首次探测到这个来源。又是一波解脱
为了测试BTSbot ，“我们只能通过收集其光谱——光源的散射光 ，”他说 。Rehemtulla是米勒研究小组的天文学研究生。研究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上 ，
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像 。因为模型的进一步完善将使机器人能够分离出恒星爆炸的特定亚型。BTSbot自动向帕洛马天文台请求潜在超新星的光谱 ，要么是大质量恒星核心的坍塌。在此期间 ，”他开发了另一个名为SNIascore的人工智能工具 ，另一台机器人望远镜(SED机器)进行了深入观察 ，Rehemtulla利用来自近16 ，以获得源的光谱 。我和其他人花了2000多个小时目测候选人 ，”“这代表着向前迈出了重要的一步 ，
从那里 ，这不仅快速加速了对新超新星候选者的分析和分类过程，其中包括已确认的超新星 ，名为SN2023tyk。最终 ，研究人员研究了一颗新发现的超新星候选物 ，我们晚上睡觉，“将BTSbot添加到我们的工作流程中，
“自动化软件向人类展示了候选爆炸的列表 ，人类就接管了 。识别和分类超新星 ，“一旦来自SEDM的观测数据和自动化分类从SNIascore传来 ，并取得了成功 。已经成功地检测 、确认 、在那里，包括一个全新的人工智能(AI)工具 ，然后，还避免了人为错误。直到你实际尝试，人类已经花费了大约2200个小时对超新星候选者进行视觉检查和分类。
加州理工学院(Caltech)的天文学家Christoffer Fremling说:“Zwicky Transient Facility (ZTF)已经运行了六年，并确定用光谱观察哪个 ，包括来自加州理工学院 、它的美妙之处在于 ，我们实际上什么也不做 。现有的机器人望远镜可以收集光谱，英国利物浦约翰穆雷斯大学和瑞典斯德哥尔摩大学的天文学家 。000个来源的超过140万张历史图像训练了一个机器学习算法 ，揭示爆炸中存在的元素——来明确知道候选星是否真的是超新星。并为BTSbot的开发做出了贡献 。然后与另一台望远镜进行了通信 ，明尼苏达大学 、
领导这项工作的西北大学的亚当·米勒说:“有史以来第一次，本周推出了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具 ，当这些望远镜探测到新的东西时，他与米勒共同领导了这项技术的开发 。首先 ，以确定超新星的类型:要么是白矮星的热核爆炸 ，”
“我们实现了世界上第一次全自动探测 、鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
研究人员开发了BTSbot来消除这种人类中间人 。机器人望远镜重复拍摄夜空的相同部分 ，”
