人工知能を使用して、国際的な研究者チームは、宇宙の最初の星が孤立した星ではなくクラスターで生まれたことを発見しました。
研究者の国際チームが使用した人工知能および宇宙の最初の星が単独ではなかったことを発見するための最先端の超新星核合成。この研究は、宇宙で観察された第二世代の星の大部分が複数の超新星によって豊かになっていることを明らかにしました。
今、チームはこの方法を使用して、宇宙の初期の時代をよりよく理解したいと考えています。
研究、「機械学習は、恒星考古学データの最初の星の多重性を検出します、 ’はに公開されていますThe Astrophysical Journal。
最初の星を勉強することの重要性
ビッグバンの後、宇宙の唯一の要素は水素、ヘリウム、リチウムでした。研究により、宇宙に存在する要素の大部分は星によって生成されていることが示されています。
天文学者は、リチウムよりも重い元素を生成した最初の第一世代の星を研究することに熱心です。ただし、直接観察されたことはないため、勉強するのは困難です。
非常に金属の貧しい星は、その作曲に基づいて、超新星の最初のラウンドの後に形成された星であると考えられています。これらの星はまれですが、チームによって分析されることが十分にわかっています。
人工知能は、最初の星がクラスターで形成されたことを明らかにしました
チームは、人工知能を使用して、これまでに観察された450を超える非常に金属貧困星の元素豊富さを分析しました。彼らは、観察された金属貧困星の68％が、以前の複数の超新星による濃縮と一致する化学的指紋を持っていることを発見しました。
結果は、最初の星が小さなクラスターで形成されたことを明らかにしています。これは、以前の超新星からの排出物が単一の星で混合されるために、超新星が近接して発生したに違いないためです。
「最初の星の多様性は、これまでの数値シミュレーションからのみ予測されており、これまで理論的予測を観察する方法はありませんでした」 、ティルマン・ハートウィッグ教授
「私たちの結果は、ほとんどの最初の星が小さなクラスターで形成され、超新星の倍数が初期の星間媒体の金属濃縮に貢献できることを示唆しています」
「私たちの新しいアルゴリズムは、世界中の進行中および将来の天文調査から今後10年間で行うビッグデータを解釈するための優れたツールを提供します」
「現時点では、古い星の利用可能なデータは、太陽の近隣内の氷山の先端です。 Kavli IPMUが率いる国際的なコラボレーションによって開発されたスバル望遠鏡の最先端のマルチオブジェクトの分光器であるPrime Focus Spectrographは、太陽の近所をはるかに越えて天の川の外側の領域で古代の星を発見するのに最適な楽器です。
チームのアルゴリズムの将来の使用
今、チームは、プライムフォーカススペクトログラフによって発見された金属の貧しい星の多様な化学的指紋を最大限に活用するためにアルゴリズムを使用できることを望んでいます。
「理論は、最初の星は太陽よりも大きくなければならないことを教えてくれます。自然なのは、最初の星が太陽よりも数百万回多くを含むガス雲で生まれたことでした。
