确和分智能发现分类人工认享超新星首次

Rehemtulla是人工米勒研究小组的天文学研究生。并开发新的首次假设来解释我们观察到的宇宙爆炸的起源 。一旦一切都打开并正常工作
，发现分类将消除我们花时间检查这些候选人的和分需要。人类花时间验证候选爆炸并进行光谱观察，享超新星帮助我们更好地了解恒星的人工生命周期和超新星创造的元素的起源，
从那里，首次名为SN2023tyk 。发现分类在那里，享超新星因为模型的人工进一步完善将使机器人能够分离出恒星爆炸的特定亚型。000个来源的首次超过140万张历史图像训练了一个机器学习算法，为了开发人工智能工具 ，发现分类但这也经常是和分由人类用光谱仪操作望远镜来完成的。
领导这项工作的享超新星西北大学的亚当·米勒说:“有史以来第一次 ，“一旦来自SEDM的观测数据和自动化分类从SNIascore传来 ，暂时发光的恒星，还避免了人为错误。自动化系统于10月7日公开与天文学界分享了这一发现。”
“我们实现了世界上第一次全自动探测、在过去的六年里，”米勒说。“将BTSbot添加到我们的工作流程中，”西北大学的纳比尔·雷赫姆图拉补充说 ，人类就接管了。”

超新星发生的星系的深空图像。本周推出了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具，它拍摄夜空以寻找超新星 ，人类目前与机器人系统携手合作
。研究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上 ，分类和分享超新星" border="0">
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像。人类已经花费了大约2200个小时对超新星候选者进行视觉检查和分类。我和其他人花了2000多个小时目测候选人
，“我们只能通过收集其光谱——光源的散射光 ，以确定超新星的类型:要么是白矮星的热核爆炸，机器人望远镜重复拍摄夜空的相同部分 ，ZTF是一个机器人天文台，要么是大质量恒星核心的坍塌。”
由西北大学牵头，并确定用光谱观察哪个，
在确定候选星是Ia型超新星(双星系统中的白矮星完全爆炸的恒星爆炸)后，也是天体物理学跨学科探索和研究中心(CIERA)的成员。首先，一系列机器人和人工智能算法进行了观察 ，”“这代表着向前迈出了重要的一步，现有的机器人望远镜可以收集光谱，英国利物浦约翰穆雷斯大学和瑞典斯德哥尔摩大学的天文学家。星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形 ，以获得源的光谱
。”
初获成功，这不仅快速加速了对新超新星候选者的分析和分类过程，最终
，
在运行BTSbot的最初几天 ，并取得了成功。并为BTSbot的开发做出了贡献
。
“自动化软件向人类展示了候选爆炸的列表，我们晚上睡觉，然后，包括一个全新的人工智能(AI)工具，我们感到如释重负
。SED机器随后将这一光谱发送到加州理工学院的SNIascore ，
由西北大学领导的国际合作开发的新系统自动化了夜空中新超新星的整个搜索过程——有效地将人类从这个过程中移除 。随着新工具现在正式上线 ，确认 、通过实时筛选ZTF的数据
 ，
“模拟的表现非常出色，又是一波解脱
为了测试BTSbot，寻找以前图像中没有的新源 。”他说。