AI驱动算法Capivara通过分析其光谱指纹来揭示星系中隐藏的结构
作者：by Rafael S. de Souza
当我第一次开始使用整体场光谱（IFU）数据时，我对传统处理技术的平均或掩盖了多少复杂性感到震惊。天文学中的大多数分割方法尤其是那些专为IFU数据立方体而设计的方法依赖于预定义的形态成分或信噪比的启发式方法。最常见的是Voronoi binning，它优先考虑信噪比，而以保留潜在光谱变化为代价。
我开始探索另一种路径：与其应用预定义的形态模型或依靠信噪比驱动的技术，例如Voronoi binning'，通常会掩盖光谱多样性 - 我想看看如果我们让光谱本身定义结构会发生什么。
这动机导致了Capivara，这是一种无监督的分割算法，该算法基于它们的完整光谱相似性将银河系区域分组。它不认为结构“应该”是什么样的，没有先前的模板，也没有强加的几何形状。取而代之的是，它群集的光谱都与众不同，从而允许数据指导分割。
我们将Capivara应用于漫画调查的星系，没有手动干预或监督培训，该算法成功地描绘了包括潮汐尾巴，酒吧，环，戒指，螺旋臂甚至前景星星。这些特征自然来自光谱相关性，而不是来自空间接近或亮度阈值。
从技术上讲，Capivara是为可伸缩性而建立的。它使用用火炬和GPU加速实现的光谱聚类，使其对每个星系中可能包含数十或数十万个光谱的现代IFU数据集有效。重要的是，Capivara在研究金属性梯度，冲击阵线或电离结构等微妙过程时避免了许多binning方法中固有的光谱平均。
我们的目标不是替代现有的工具，而是提供一个互补的框架，该框架保持光谱完整性并支持探索性，数据驱动的科学。Capivara输出包括群集质心，置信度评分和掩模，这些面具可以轻松地与现有分析管道集成。
该软件是开源和可用的在GitHub上的MIT许可下。完整的方法和结果在我们的新论文中描述出版在皇家天文学会的月度通知。
最终，Capivara反映了我们处理星系分析的转变。我们允许数据揭示其自身的结构，而不是将数据纳入我们的期望，而是发现可能仍然隐藏的功能。
这个故事是科学X对话框，研究人员可以在其中报告其发表的研究文章中的发现。访问此页面有关科学X对话的信息以及如何参与。
更多信息：Rafael S de Souza等人，Capivara：一种基于光谱的分割方法，用于IFU数据立方体，皇家天文学会的月度通知（2025）。doi：10.1093/mnras/staf688
Rafael S. de Souza是赫特福德郡大学的高级讲师，他的研究重点是开发用于银河系和外层面天体物理学，宇宙学和核天体物理学的先进统计方法。他是《宇宙学计划》（Coin）的创始人兼主席 - 国际，跨学科的合作，将天体物理学家，统计学家，计算机科学家，哲学家，音乐家，音乐家和生物学家汇集在一起，以促进科学数据分析的新颖方法。
他的贝叶斯天体物理数据模型（剑桥大学出版社，2017年）获得了宇宙学和天文学最佳书籍奖。拉斐尔（Rafael）连续三个任期担任国际天文学协会副主席。
引用：AI驱动的算法Capivara通过分析其光谱指纹来揭示星系中隐藏的结构（2025年5月14日）检索2025年5月15日摘自https://phys.org/news/2025-05-ai-powered-algorithm-capivara-unmasks.html
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