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寻找快速射电暴候选体:从5亿只“狗”里挑出多

更新时间:2021-09-15

  在张波松看来,此次研究也对从观测角度严格判断射电信号是否为快速射电暴提出了挑战。“研究中的辐射能量分布表明,新候选体在低能真个事件数目高于已知快速射电暴,这说明以往的搜寻措施还存在不足,可能有无比多信号稍弱的快速射电暴被遗漏。”他表示,这些新发现的候选体也将为搜索更大样本的重复暴供应了比较有价值的预选目标。

  但仅有观测还不够。“快速射电暴距离遥远,它们传播到地球上的能量,比蓝牙耳机的信号都要弱很多。要想从仪器的背景噪声跟人类制造的电磁搅扰中把它们找出来,非常艰难。这也是为什么射电天文观测了那么多年,但直到2007年才首次发现它。”上述论文的通讯作者、中澳天文联合研究中心ACAMAR博士后张松波说,他还在读博期间,就信念对帕克斯望远镜观测的历史数据进行一遍“查户口”式的搜查,看看里面是否还有新的快捷射电暴,澳门49码生肖开奖结果

  中国迷信院紫金山天文台高能时域天文研究团组最近几年发展快速射电暴研究,已经应用帕克斯望远镜的观测数据构建了个完整的单脉冲数据库。该数据库内包含了快速射电暴标准搜寻方法所寻找出的5.6亿个信噪比大于7的单脉冲疑似信号。

  研究快速射电暴的手段有很多。2007年,美国应该平等候人美国商业逆差是必定的b,美国西弗吉尼亚大学的研究人员运用澳大利亚的帕克斯射电千里镜,发现了第一个快速射电暴。

  机器学习中的残差神经网络是人工神经网络的一个变种,它模拟最基本的生物神经元,将接收到的信号进行分析,并断定信号的种类,从辨认准确度到识别速度都有很大的提升。

  寻找快速射电暴候选体:从5亿只“狗”里挑出混入其中的多少只“猫”

  “这相当于训练机器从5亿只狗里,把多少只猫挑出来。”论文的第作者、中国科学院紫金山天文台高能时域地舆团组博士生杨轩说。

  “目前,咱们正在用FAST收集的数据来训练AI算法,渴望能练习出适用性更广的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、显明图等,来提高现有模型的准确性,降落误报率。”张松波说。 【编辑:房家梁】

  如何高效而精准地捕捉这些神秘信号?中国科学院紫金山天文台与中国科学技能大学、上海交通大学、贵州师范学院,以及澳大利亚联邦科学与工业研究组织、西悉尼大学、西澳大学等机构的学者,引入机器学习算法,从5亿个疑似信号中找到81个快速射电暴候选体。该结果近日发表于《英国皇家天文学会月刊》。

  在地理范畴,近些年最引人关注的发明之一,是一种刹时亮度超过太阳上亿倍的未知天体。这类天体在射电频段上的超常暴发,被称为快捷射电暴。它们暴发时光短、能量高,常用的筛选方式无奈甄别全部的疾速射电暴疑似信号,只能进一步缩小疑似信号的数量,再在较少的样本中通过人工筛选可信的信号,过程费时且吃力。

  天文学正在迎来大数据时代,射电观测采集的数据量日益巨大,中国500米口径球面射电望远镜(FAST)等望远镜都正在或即将展现更高的灵敏度,同时也将带来更为惊人的数据量,这也对信号的筛选办法提出更高的恳求。

  研究团队利用训练好的机器模型,最终从数据库里找出了81个新的快速射电暴候选体。

  找出81个新的倏地射电暴候选体

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  科研团队进一步研讨剖析,将这81个候选体和当前已发表的快速射电暴样本的辐射能量、脉冲宽度的累积散布进行对比,结果发现二者在统计举动上是一致的。杨轩介绍,这说明两者对应的信号,其物理起源和辐射机制很可能是相似的,进一步验证了这81个候选体是快速射电暴的可能性。

  诚然这是一个很成熟的机器学习算法,但快速射电暴不管从状况上,还是训练样本的收集上都很困难。

  其中个证据来自这些候选体的色散量。“我们从外太空收集的色散量越大,说明天将来体间隔咱们越远。这些候选体的色散量已经超出了天河系色散量贡献的估计值,证明它们很可能来自河汉系外。”张松波说。

  ◎本报记者 金 凤

  张松波说,传统的搜查程序,无奈正确分辨噪声信号、人造信号跟快速射电暴信号。所以这5亿多个成果,只能被称为疑似信号。假设一个工作职员每天能看3万张信号图,那么这5.6亿个疑似信号需要其不眠不休地看50年才能看完。

  另一个佐证来自候选体所在的波束。张松波先容,在帕克斯望远镜的多波束观测中,快速射电暴的候选体只被其中一个波束探测到,阐明信号的来源指向性异样清楚,而来自地面的射电信号则不可能只浮现在如此小的区域内。这表明它们来自地面射电烦扰的可能性很小。

  单人50年才华甄别完5.6亿个疑似信号

  倏地射电暴能在你眨眼刹那的百分之一,甚至更短时间内,实现一次极高的能量释放。这种前所未有的暴发,究竟是在怎么极端的环境下产生的,成为近年来天文学范围的研究热点。


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