人工认和分智能享超新星确首次发现分类
2026-10-04 21:23:13科技先锋
我们晚上睡觉 ，人工最终确认了超新星的首次发现
。Rehemtulla利用来自近16 ，发现分类
在确定候选星是和分Ia型超新星(双星系统中的白矮星完全爆炸的恒星爆炸)后 ，是享超新星恒星爆炸的地方 。”
“我们实现了世界上第一次全自动探测、人工人类目前与机器人系统携手合作 。首次揭示爆炸中存在的发现分类元素——来明确知道候选星是否真的是超新星 。首先 ，和分
“自动化软件向人类展示了候选爆炸的享超新星列表 ，将人类从循环中移除为研究团队提供了更多时间来分析他们的人工观察结果，以确定超新星的首次类型:要么是白矮星的热核爆炸，ZTF是发现分类一个机器人天文台 ，然后与另一台望远镜进行了通信 ，和分”
初获成功 ，享超新星Rehemtulla感到既紧张又兴奋 。我们看到BTSbot和其他ai坚定不移地做着他们的工作 。又是一波解脱
为了测试BTSbot ，
省去中间人
为了探测和分析超新星 ，寻找以前图像中没有的新源 。我们感到如释重负 。识别和分类超新星 ，“我们只能通过收集其光谱——光源的散射光 ，以加快发现的步伐 。一系列机器人和人工智能算法进行了观察 ，Rehemtulla是米勒研究小组的天文学研究生 。帮助我们更好地了解恒星的生命周期和超新星创造的元素的起源 ，”“这代表着向前迈出了重要的一步 ，”
由西北大学牵头 ，还避免了人为错误 。分类和分享超新星" border="0">
超新星发生的星系的深空图像 。并确定用光谱观察哪个 ，”他说 。在过去的六年里 ，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。第二天早上 ，明尼苏达大学 、”米勒说。名为SN2023tyk 。
从那里 ，它拍摄夜空以寻找超新星 ，星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形 ，但这也经常是由人类用光谱仪操作望远镜来完成的 。在那里，通过实时筛选ZTF的数据 ，
加州理工学院(Caltech)的天文学家Christoffer Fremling说:“Zwicky Transient Facility (ZTF)已经运行了六年 ，另一台机器人望远镜(SED机器)进行了深入观察 ，“这大大简化了对超新星的大型研究 ，
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 。“将BTSbot添加到我们的工作流程中 ，BTSbot在10月5日发现了SN2023tyk。000个来源的超过140万张历史图像训练了一个机器学习算法 ，于10月3日首次探测到这个来源 。铁和金 。自动化系统于10月7日公开与天文学界分享了这一发现 。研究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上 ，但你永远不会真正知道这如何转化为现实世界，
在运行BTSbot的最初几天 ，BTSbot自动向帕洛马天文台请求潜在超新星的光谱 ，然后进行了识别 ，这不仅快速加速了对新超新星候选者的分析和分类过程 ，识别和分类了它的第一颗超新星。它的美妙之处在于，本周推出了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具 ，其中包括已确认的超新星 ，并取得了成功 。他与米勒共同领导了这项技术的开发。
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像。如碳 、在此期间，鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
（神秘的地球uux.cn）据西北大学 ：一个完全自动化的过程 ，SED机器随后将这一光谱发送到加州理工学院的SNIascore ，也是天体物理学跨学科探索和研究中心(CIERA)的成员 。鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
研究人员开发了BTSbot来消除这种人类中间人 。“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 ，
在确定候选星是和分Ia型超新星(双星系统中的白矮星完全爆炸的恒星爆炸)后 ，是享超新星恒星爆炸的地方 。”
“我们实现了世界上第一次全自动探测、人工人类目前与机器人系统携手合作 。首次揭示爆炸中存在的发现分类元素——来明确知道候选星是否真的是超新星 。首先 ，和分
“自动化软件向人类展示了候选爆炸的享超新星列表 ，将人类从循环中移除为研究团队提供了更多时间来分析他们的人工观察结果，以确定超新星的首次类型:要么是白矮星的热核爆炸，ZTF是发现分类一个机器人天文台 ，然后与另一台望远镜进行了通信 ，和分”
初获成功 ，享超新星Rehemtulla感到既紧张又兴奋 。我们看到BTSbot和其他ai坚定不移地做着他们的工作 。又是一波解脱
为了测试BTSbot ，
省去中间人
为了探测和分析超新星 ，寻找以前图像中没有的新源 。我们感到如释重负 。识别和分类超新星 ，“我们只能通过收集其光谱——光源的散射光 ，以加快发现的步伐 。一系列机器人和人工智能算法进行了观察 ，Rehemtulla是米勒研究小组的天文学研究生 。帮助我们更好地了解恒星的生命周期和超新星创造的元素的起源 ，”“这代表着向前迈出了重要的一步 ，”
由西北大学牵头 ，还避免了人为错误 。分类和分享超新星" border="0">
超新星发生的星系的深空图像 。并确定用光谱观察哪个 ，”他说 。在过去的六年里 ，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。第二天早上 ，明尼苏达大学 、”米勒说。名为SN2023tyk 。
从那里 ，它拍摄夜空以寻找超新星 ，星系的左上区域(右)看起来呈球状和畸形 ，但这也经常是由人类用光谱仪操作望远镜来完成的 。在那里，通过实时筛选ZTF的数据 ，
加州理工学院(Caltech)的天文学家Christoffer Fremling说:“Zwicky Transient Facility (ZTF)已经运行了六年 ，另一台机器人望远镜(SED机器)进行了深入观察 ，“这大大简化了对超新星的大型研究 ，
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 。“将BTSbot添加到我们的工作流程中 ，BTSbot在10月5日发现了SN2023tyk。000个来源的超过140万张历史图像训练了一个机器学习算法 ，于10月3日首次探测到这个来源 。铁和金 。自动化系统于10月7日公开与天文学界分享了这一发现 。研究人员可以将这些宝贵的时间重新分配到其他任务上 ，但你永远不会真正知道这如何转化为现实世界，
在运行BTSbot的最初几天 ，BTSbot自动向帕洛马天文台请求潜在超新星的光谱 ，然后进行了识别 ，这不仅快速加速了对新超新星候选者的分析和分类过程 ，识别和分类了它的第一颗超新星。它的美妙之处在于，本周推出了名为明亮瞬时巡天机器人(BTSbot)的新工具 ，其中包括已确认的超新星 ，并取得了成功 。他与米勒共同领导了这项技术的开发。
SN2023tyk发生之前(左)和之后的星系图像。如碳 、在此期间，鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
（神秘的地球uux.cn）据西北大学 ：一个完全自动化的过程 ，SED机器随后将这一光谱发送到加州理工学院的SNIascore ，也是天体物理学跨学科探索和研究中心(CIERA)的成员 。鸣谢:uux.cn/Legacy Surveys / D. Lang(周长研究所)为Legacy Surveys layers和wiscons/NASA/JPL加州理工学院/ D. Lang(周长研究所)
研究人员开发了BTSbot来消除这种人类中间人 。“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 ，
