天文学家产生最大的3D星系目录

夏威夷大学马诺阿天文学研究所(IfA)的一组天文学家制作了世界上最大的恒星，星系和类星体三维天文影像目录。该小组使用了来自UH的全景测量望远镜和快速响应系统或Haleakalā上的Pan-STARRS1(PS1)的数据。PS13π测量是世界上最大的深度多色光学测量，横跨四分之三的天空。IfA天文学家将新颖的计算工具应用于该目录，以破译30亿个物体中的哪个是恒星，星系或类星体。对于星系，该软件还可以得出其距离的估计值。

现在，可以通过Mikulski空间望远镜档案馆将生成的3-D目录作为高级科学产品使用。它的大小约为300 GB，科学用户可以通过MAST CasJobs SQL界面查询目录，或将整个馆藏下载为计算机可读表。

创建3D目录

天文学家对提供确定对象分类和距离的公开光谱测量进行了测量，并将其输入人工智能算法。人工智能流程是帮助团队弄清楚如何从各种颜色和尺寸的对象来准确确定相同属性的关键。这种具有“前馈神经网络”的AI或机器学习方法，对星系的总体分类准确度为98.1%，对星体的分类准确度为97.8%，对类星体的分类准确度为96.6%。银河距离的估计准确到几乎3%。

研究的主要作者罗伯特·贝克(Robert Beck)是IfA的前宇宙学博士后研究员，他描述了这一过程。“我们使用最先进的优化算法，利用近400万个光源的光谱训练集来教神经网络预测光源类型和星系距离，同时校正由于银河。”

以前，最大的宇宙图是由斯隆数字天空调查(SDSS)创建的，它仅覆盖三分之一的天空。新目录使调查的区域增加了一倍，具有更大的统计数据，并包含SDSS错过的特定区域。

如果这项研究的天文学家和合著者伊斯特万·萨普迪(IstvánSzapudi)指出，“该目录的初步版本已经覆盖了很小的区域，已经促进了宇宙中最大空洞的发现，这可能是造成冰点的原因。新的，更准确的，更大的光度红移目录将成为许多未来发现的起点。”

“这幅美丽的宇宙图提供了一个实例，说明如何将Pan-STARRS大数据集的功能与人工智能技术和互补性观测相乘，” Pan-STARRS主任和IfA副天文学家Ken Chambers解释说。“随着Pan-STARRS收集越来越多的数据，我们将使用机器学习来提取有关近地物体，我们的太阳系，我们的银河系和我们的宇宙的更多信息。”