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天文学家利用神经网络分析引力透镜图像

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天文学上的引力透镜现象帮助科学家发现太阳系外恒星,理解银河系的进化,发现黑洞,以及证明爱因斯坦的正确性。然而,分析受引力透镜影响的图像需要很长时间,研究人员需要将真实图像与模拟图像进行对比。仅仅分析一例引力透镜效应就需要花费几周到几个月。斯坦福大学和SLAC粒子加速器的研究人员找到了一种新方式,可以将分析时间缩短至不到1秒。
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在1天时间内,研究团队使用包含50万模拟透镜图像的数据集去训练神经网络。该团队测试了4种不同类型的网络。随后这些网络可以从图像中提取信息,并取得与传统方法类似的结果。

该项目的研究人员菲尔·马绍尔(Phil Marshall)表示:“最强大的是,神经网络可以自主学习某些特征看起来是什么样。这与幼儿学习认东西的方式类似。你不需要告诉他们狗是什么,你只要给他们看狗的照片。”另一名研究人员亚沙尔·赫扎维(Yashar Hezaveh)表示:“这就好像他们不仅从一堆照片中挑出了狗的照片,还提供了有关狗的体重、身高和年龄的信息。”

随着新天文望远镜的建设,可以肯定我们将看到越来越多的引力透镜现象。因此,更快的分析方法将有助于对所有数据的筛选。重要的是,这样的神经网络分析可以在笔记本或手机上进行。

这一研究成果发表在近期的《自然》杂志上。

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