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研究者利用AI分析星体内部，可能判断出星体年龄与构成
2018年11月30日 由 浅浅 发表
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利用AI和声波，研究人员发现了一种观察恒星内部的可能方法。它基于这样一个事实，即恒星不是固体物。它们是激烈的，振动的等离子球，由它们自身的引力和核心的高能核反应结合在一起。现在，研究人员表示他们已经开始通过观察从核心传播到地表的振动来找到辨别恒星内部状态的方法。就像一团水被加热时，气泡沸腾到一盆水的表面，声波在整个恒星中产生共鸣，而较小的恒星比较大的恒星产生更高的音高。它们类似于地震发生时穿过地球的地震波。通过研究恒星的声波，研究人员可以判断出一颗恒星的年龄，以及它是由什么构成的。
Radboud大学研究员和研究报告的共同作者Luc Hendriks在一封电子邮件中说：“恒星声波与地球上我们音乐厅的交响乐很相似。这些声波是由星震引起的。这些地震产生具有特定频率的声音，就像长笛、吉他或钢琴，具有特定的“音调”和“泛音”（或谐波）一样。因此，从音调中，我们能推断出恒星有多大。所以对我们来说，一颗恒星就像一种巨大的3D乐器，它的声波探测其内部的物理条件。”
最近，研究人员使用美国宇航局的开普勒太空望远镜和美国宇航局的过境系外行星测量卫星（TESS）研究了恒星声波。这些仪器能够通过研究恒星的亮度来观察和测量恒星声波。恒星振动明显地显示出变亮和变暗，因此像开普勒和TESS这样的仪器能够通过观察星星闪烁来观察恒星声波。在其生命周期中，开普勒观测到数万颗恒星的声波，预计TESS将观测到多达一百万颗红巨星的声波。
Hendriks和Katholieke Universiteit Leuven天文学家Conny Aerts使用先进的计算机模型，以一种全新的方式，利用这些振动来观察星体内部的变化。
Hendriks和Aerts通过使用收集和合成有关恒星信息的计算机模型创建的星形活动模拟到AI网络。网络吸收了这些信息，发现了内部变量之间的关系，如恒星质量，年龄，恒星包含的元素以及表面上可见的振动模式。
然后，AI可以获取真实的恒星声波数据，并将其与模拟进行比较，以辨别恒星的一些内部特征，为研究恒星通过声波研究恒星提供了一种新工具。AI甚至可能能够比人类更快地分析原始恒星声波数据。
论文：arxiv.org/abs/1811.03639
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