人工神經網路：至少又有六顆恆星正在試圖逃離銀河系

科技 07-16

天文學家正在利用人工神經網路和大數據對宇宙進行研究。

Four, Maybe Five Weeks

Transcendence (Original Motion Picture Soundtrack)

Mychael Danna

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蓋婭繪製的首張星圖。ESA

有人安分守己，有人標新立異。有人固守家園，有人遠走高飛。總有一些人是另類，即便只是少數。人如此，星亦如此。銀河系有幾千億顆恆星，絕大部分安分守己，圍繞著銀心作勻速運動。而極少數恆星卻偏偏選擇了離開！

這些鐵了心要離我們而去的恆星叫超高速恆星，數量並不多，因此要在茫茫星海中把它們找出來可不太容易。所幸計算技術的進步讓天文學家如虎添翼。

歐洲航天局蓋婭探測器是依巴谷計劃的繼承者，它的主要任務是測繪一幅精確的3D銀河系星圖，在此過程中，科學家利用專門設計的人工神經網路技術發現了多顆超高速恆星。其中至少有一顆的飛行速度足以讓其離開銀河系。

超高速恆星的飛行速度通常可以達到每秒數百公里以上。它們的動能大多來自恆星間的遭遇或伴星的超新星爆發。而某些超高速恆星的動能可能來自和星系中心超大質量黑洞的相互作用。

這些特殊的超高速恆星對於我們理解銀河系的整體結構非常有意義，因為它們是銀河系演化史上某種事件和力量的代表。無論它們位於何處，都來自銀河系中心。那是一個擠滿了恆星的區域，被大量塵埃氣體遮蔽著。這些來自那裡的恆星可以為我們講述許多和銀河系引力場有關的故事。

那些離銀河系而去的超高速恆星。ESA

要找到這些異類非常困難。天文學家通常會在老年恆星族群中尋找質量為太陽2.5至4倍的年輕巨星。年輕和大質量意味著它們不太可能是那裡土生土長的原住民。

在此基礎上，再結合恆星的速度和飛行方向，科學家就能發現它們的蹤跡。到目前為止天文學家只發現了20顆以超高速飛行的超高速恆星，它們全是年輕的大質量恆星。很顯然，銀河系中的超高速恆星再少也不止這麼一點，各個年齡層次、各個質量級別的恆星中都可能會有超高速恆星，但目前我們還沒有辦法發現它們。

能夠自我學習的人工神經網路、蓋婭提供的恆星大數據，再加上恰當的方法，卻讓實現這個目標變得可能。從2016年上半年開始，科研小組開始開發和訓練這個系統。2016年下半年，人工神經網路對蓋婭提供的首批數據進行了分析。結果發現，經過「培訓」的神經網路，很快就掌握了從海量數據中找出超高速恆星的方法。

歐洲南方天文台甚大望遠鏡也曾發現過超高速恆星。ESO

蓋婭的最終目標是要對至少十億顆恆星進行精確測繪，而其提供的首批數據中包含的是200萬顆恆星的信息，這些信息包括每顆恆星的距離和運動參數。人工神經網路通過分析，從中發現了一些非常有意思的東西。短短一個小時後，它就篩選出了大約2萬顆運動速度偏高的候選星，這批恆星占數據中恆星總數的1%左右。然後又根據更為苛刻的條件，把目光鎖定在80顆恆星身上。

科研小組對這80顆恆星進行了更為細緻的分析和比較，最終發現其中6顆恆星的運動速度超過了每秒360公里。其中一顆的飛行速度甚至超過了每秒500公里。這意味著銀河系的引力已經不足以束縛它，如果一直以此速度飛行，它終將離開我們的星系。

但這一發現中最令人矚目的部分可能是這些恆星的質量並不如之前發現的20顆超高速恆星那樣巨大，而是都與我們的太陽相當。這6顆恆星中5顆速度較慢的恆星尤受關注，因為天文學家想搞清楚是什麼原因讓它們減速。一種解釋是因為暗物質。