數百萬顆爆炸恆星即將揭示暗能量奧秘

天文學家近日公佈了一種強大的新型人工智慧工具，有望極大提升我們對宇宙及暗能量的理解。該研究由巴塞羅那大學宇宙科學研究所（ICCUB）領導，成果發表在《自然·天文學》上。研究團隊開發了一種名為CIGaRS的框架，能夠從Ia型超新星中提取遠超以往的資訊。Ia型超新星是白矮星爆炸產生的強大恆星爆發，因其幾乎一致的固有亮度，被天文學家用作測量宇宙距離的“標準燭光”。正是這類測量幫助發現了宇宙在加速膨脹，而加速的根源被歸因於暗能量——現代物理學最大的未解之謎之一。

然而，Ia型超新星並非完全一致。過去20年裡，天文學家發現超新星所在宿主星系的特性會影響其觀測亮度。例如，發生在年老或更龐大星系中的超新星，與年輕星系中的超新星相比，會表現出細微差異。傳統上，研究者使用相對簡單的校正方法來處理這些差異，但這會限制距離測量的精度，進而影響宇宙學研究的準確性。

CIGaRS框架透過同時建模多個因素來解決這一挑戰。它構建了一個統一的整合模型，包含超新星本身的爆炸、宿主星系、影響光線的塵埃、宇宙歷史中超新星發生率的變化，甚至宇宙的膨脹。透過將所有成分整合到一個統計和物理框架中，團隊能夠捕捉到單獨分析時常常被忽略的相互關係。

“強大的宇宙建模方式是在計算機中從頭模擬宇宙，並運用貝葉斯推斷，”研究合著者、ICREA-ICCUB的Raúl Jiménez表示。“這樣我們就能同時改變所有可能引數，預測我們生活在什麼樣的宇宙中。此外，透過這種能力，我們可以探索可能的‘未知未知’系統效應，理解它們的影響。這些系統效應的影響可以說是當前宇宙建模方法中最重要的缺失部分。”

為了在保持全面性的同時降低計算需求，研究者採用了現代模擬推斷技術。他們首先生成大量基於物理模型的模擬宇宙，然後訓練神經網路學習模擬觀測與產生這些觀測的物理屬性之間的關係。訓練完成後，系統可將真實天文觀測與模擬結果進行比較，確定最可能的潛在引數。這使得同時分析數萬顆超新星成為可能，而傳統技術則難以應對。

該研究最顯著的成果之一是，該框架僅使用成像資料就能高精度地確定星系距離（紅移）。紅移衡量的是由於宇宙膨脹，星系光線被拉伸的程度，它同時提供了星系距離和觀測時間的資訊。研究者稱，新方法提供的紅移估計精度可與光譜測量媲美，但無需獲得光譜。這一能力尤為重要，因為即將開展的巡天觀測預計會發現數百萬顆超新星候選體，但只有極小部分能獲得光譜隨訪觀測。

維拉·魯賓天文臺正在智利建造，預計不久後將開始長達十年的巡天任務。在此期間，它將發現數量空前的超新星。這些天體中大約99%將僅透過測光觀測——即透過不同顏色的影像而非詳細光譜來研究。CIGaRS框架正是為應對這一挑戰而開發。

“與其他要求解析簡化的框架不同，我們這種不妥協的端到端模擬推斷方法，能夠從魯賓天文臺來之不易的資料中提取完整的宇宙學和天體物理學資訊，同時避免選擇和建模偏差的陷阱，”研究第一作者、ICCUB-的裡雅斯特國際高等研究學院的Konstantin Karchev說。

除了測量暗能量，該框架還提供了關於Ia型超新星起源的新資訊。透過重建不同星系中超新星發生率如何隨恆星年齡變化，模型幫助科學家探究最終產生這些爆炸的系統的長期疑問。研究者發現，將基於物理的模擬與人工智慧相結合，可以克服當前宇宙學方法的多項侷限性。他們估計，與傳統僅依賴相對較小光譜超新星樣本的方法相比，該技術可將宇宙學約束精度提升多達四倍。

隨著魯賓天文臺準備開啟天文發現的新紀元，CIGaRS這樣的工具將幫助科學家從其觀測中提取最大資訊量，從而更深入地理解宇宙。