AI驱动的Chronoflow使用恒星旋转速率来估计恒星的年龄
作者：by University of Toronto
弄清楚恒星的年龄对于了解天文学的许多领域至关重要 - 这仍然是一个挑战，因为不能仅通过观察来确定出色的年龄。因此，多伦多大学的天文学家已向人工智能寻求帮助。
他们的新模型称为Chronoflow，使用簇和机器学习中旋转恒星的数据集来确定恒星随着年龄的增长而旋转的速度如何变化。
方法，出版最近在天体物理杂志，预测恒星的年龄，以前无法通过分析模型实现精度。
“第一个'WOW'时刻是在概念验证阶段，当我们意识到这项技术实际上表现出了很多希望，”博士学位Phil Van-Lane说。领导研究的艺术与科学学院戴维·A·邓拉普（David A. Dunlap）天文学和天体物理学系的候选人。
Van-Lane与Josh Speagle和Gwen Eadie合作，他们都是统计科学，天文学和天体物理学部门的Astrostatistics助理教授。
该研究借鉴了两种现有方法，以更好地估计恒星的年龄。
第一个是源于恒星在簇中形成的事实。这意味着研究人员通常可以通过观察A的进化阶段来确定集群中所有恒星的年龄簇较高的质量恒星比低质量恒星的质量更快。同时，研究人员知道，随着恒星的年龄增长，由于恒星的相互作用，它们的旋转往往会减慢
磁场与它的恒星风``一种现象，但很难用简单的数学公式来量化。使用Chronoflow，T研究人员的U通过使用Keplar Surveys（例如Kppler，K2，Tess和Gaia）的数据来组装有史以来最大的旋转恒星目录，在30多个年龄段的群集中约有8,000颗恒星。
接下来，他们使用数据集训练他们的AI模型，以预测恒星随着年龄的增长而变化的速度。
Speagle说：“我们的方法可以比作试图猜测一个人的年龄。”他从头到尾指导了该项目。“在天文学中，我们不知道每个恒星的年龄。我们知道，一群星星的年龄相同，所以这就像在五岁，15岁，30岁，30岁和50岁的人身上拍摄一堆人的照片，然后让某人给您一张新照片，并要求您猜测那个人多大了。这是一个棘手的问题。”这是一个棘手的问题。”
结果？Chronoflow学会了以显着精度估算其他恒星的年龄。这是因为它模拟了预期恒星种群的旋转速率如何随着时间的流逝而发展。
这项研究可能在天文学的许多方面具有重要意义。了解恒星年龄对于不仅了解恒星的工作方式，而且还要建模系外行星的形成和进化以及学习我们自己的银河系发展的历史以及其他星系的历史，这是必要的。
Chronoflow的成功还展示了机器学习模型如何对其他天体物理问题产生有价值的见解。
该模型将向公众提供，以及文档和教程，为任何人推断出年龄的步骤星星从观察结果。代码可以是在Github上发现。
更多信息：Phil R. Van-Lane等人，Chronoflow：一个数据驱动的旋律学模型，天体物理杂志（2025）。doi：10.3847/1538-4357/adcd73
引用：AI驱动的Chronoflow使用恒星旋转率来估计恒星的年龄（2025年，7月2日）检索2025年7月3日摘自https://phys.org/news/2025-07-ai-powered-chronoflow-stellar-rotation.html
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