详细内容或原文请订阅后点击阅览
“食人星”、人工智能和鲁宾天文台可以揭示暗能量之谜。方法如下
利用人工智能和鲁宾天文台的数据，科学家们正在重新思考 1a 型超新星“标准蜡烛”，寻找“未知的未知因素”，这些未知因素可能导致我们在宇宙配方中找到缺失的成分，并解决暗能量之谜。
来源:Space.com: NASA，太空探索和天文新闻利用人工智能和来自开创性维拉·鲁宾天文台的数据，科学家们正在重新考虑我们对宇宙中“标准蜡烛”的了解。这些物体是由死亡恒星引发的爆炸产生的，它们的行为就像食人者一样——它们帮助我们测量宇宙的距离。
这些标准蜡烛也被称为 1a 型超新星，它们的距离测量作用对于测量宇宙膨胀的速度至关重要。这意味着它们也是我们理解暗能量如何加速膨胀的重要组成部分，暗能量是一种神秘的力量，有助于将我们的宇宙向各个方向推开。
研究小组观察这些 1a 型超新星的方法涉及所谓的综合推理和星系相关标准化（CIGaRS）框架。它与更标准的方法不同，因为它不使用光谱观察（围绕分析光特征），而是着眼于实际图像和数学分析。研究小组解释说，这种方法使天文学家能够更多地确定在 1a 型超新星中爆炸的恒星中重元素（在天文学中统称为“金属”）的年龄和浓度。这很重要，因为它可以更精确地揭示恒星的距离。
“对宇宙进行建模的一种有效方法是在计算机中进行模拟，”巴塞罗那大学的研究小组成员劳尔·希门尼斯 (Raúl Jiménez) 在一份声明中说道。 “这提供了一种同时改变所有可能参数来预测我们生活在哪个宇宙的方法。
“此外，通过拥有这种能力，人们可以研究可能的“未知的未知”系统学以了解其影响。这些系统学对我们的推论的影响可以说是当前宇宙建模方法中最重要的缺失要素。”