中科院上海天文台利用AI发现107例中性碳吸收线，探测精度达99.8% 在恒星演化的过程中，恒星爆发释放出的物质中含有丰富的化学元素，这些元素在恒星内部经过核融合反应，并随着爆发扩散到周围空间。其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。 研究表明，在不同的星际介质中，中性原子碳 (C Ⅰ) 在波长为 1560 和 1656 处的吸收线可以用来探测冷气体的丰度，进而揭示分子云、星际尘埃以及恒星的形成。然而，目前包含 C I 吸收线的类星体光谱样本量太小，使其无法成为理解早期宇宙整体化学丰度演化和星系演化的有力工具。 近期，中国科学院上海天文台研究员葛健带领的国际团队，通过深度学习方法，在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收线（C Ⅰ 吸收线），揭开了宇宙早期星系内冷气体云块成分的神秘面纱，发现了 107 例宇宙早期中性碳吸收线。这一发现不仅刷新了人们对宇宙早期星系演化的认知，更是证明了人工智能在天文研究中的巨大潜力。相关研究成果已经发表于「皇家天文学会月报」(MNRAS）。 #深度学习##天文学##人工智能##科研##顶刊#