AI偵測哈伯天文數據 揭逾千個宇宙異常

歐洲天文學家利用名爲AnomalyMatch的AI機器學習工具，分析哈伯太空望遠鏡35年所記錄的龐大天文數據。（Photo from HubbleWebbESA）

【臺灣醒報記者莊宇欽綜合報導】

歐洲天文學家利用名爲AnomalyMatch的AI機器學習工具，分析哈伯太空望遠鏡35年所記錄的龐大天文數據，並針對影像來源進行人工檢測。對此，該工具僅在三天內便辨識出逾1300個宇宙異常現象，包含86個新的重力透鏡與部分稀有天體，將有效提升宇宙探索效率。

AnomalyMatch工具

《美國科學報》報導，歐洲太空總署研究人員開發一款人工智慧工具AnomalyMatch，其能篩選哈伯遺產檔案中近一億張宇宙影像，該資料庫收藏了將近35年前的天文資料。對此，該工具僅花了兩天半就完成了全部檔案編輯，並揭示了先前未知的「宇宙異常」現像。

《ScienceAlert》指出，AnomalyMatch確認出1300個宇宙異常現象，包括417個銀河合併與互動過程，以及86個新的潛在重力透鏡，有助於研究暗物質分佈、宇宙膨脹與廣義相對論。此外，該工具也到水母星系、環星系、團塊星系和高紅移星系等稀有天體，甚至發現性質不明的銀河結構。

宇宙異常現象

《Science X》報導，宇宙異常現象往往透過人工檢測或偶然觀察所發現，儘管天文學家擅長辨識宇宙異常特徵，但龐大的哈伯觀測數據量使得人工分析面臨衆多侷限。對此，AnomalyMatch演算法可以篩選宇宙異常的影像，再由天文學家針對影像來源進行人工檢測，將有效提升宇宙異常的辨識分析。

如今，這項研究展現人工智慧與天文學結合的巨大潛力，其強大處理能力讓科學家從龐大的天文資料中快速篩選出潛在異常，並在龐大資料庫中挖掘出大量未知現象，爲未來宇宙探索開啓新方向。

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