本報記者 金 鳳

　　在天文領(lǐng)域，近些年最引人關(guān)注的發(fā)現之一，是一種瞬時(shí)亮度超過(guò)太陽(yáng)上億倍的未知天體。這類(lèi)天體在射電頻段上的超常暴發(fā)，被稱(chēng)為快速射電暴。它們暴發(fā)時(shí)間短、能量高，常用的篩選方法無(wú)法甄別全部的快速射電暴疑似信號，只能進(jìn)一步縮小疑似信號的數目，再在較少的樣本中通過(guò)人工挑選可信的信號，過(guò)程費時(shí)且費力。

　　如何高效而精準地捕捉這些神秘信號？中國科學(xué)院紫金山天文臺與中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、上海交通大學(xué)、貴州師范學(xué)院，以及澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織、西悉尼大學(xué)、西澳大學(xué)等機構的學(xué)者，引入機器學(xué)習算法，從5億個(gè)疑似信號中找到81個(gè)快速射電暴候選體。該成果近日發(fā)表于《英國皇家天文學(xué)會(huì )月刊》。

　　單人50年才能甄別完5.6億個(gè)疑似信號

　　快速射電暴能在你眨眼瞬間的百分之一，甚至更短時(shí)間內，完成一次極高的能量釋放。這種前所未有的暴發(fā)，究竟是在怎樣極端的環(huán)境下產(chǎn)生的，成為近年來(lái)天文學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

　　研究快速射電暴的手段有很多。2007年，美國西弗吉尼亞大學(xué)的研究人員利用澳大利亞的帕克斯射電望遠鏡，發(fā)現了第一個(gè)快速射電暴。

　　但僅有觀(guān)測還不夠。“快速射電暴距離遙遠，它們傳播到地球上的能量，比藍牙耳機的信號都要弱很多。要想從儀器的背景噪聲和人類(lèi)制造的電磁干擾中把它們找出來(lái)，非常困難。這也是為什么射電天文觀(guān)測了那么多年，但直到2007年才首次發(fā)現它。”上述論文的通訊作者、中澳天文聯(lián)合研究中心ACAMAR博士后張松波說(shuō)，他還在讀博期間，就決心對帕克斯望遠鏡觀(guān)測的歷史數據進(jìn)行一遍“查戶(hù)口”式的搜尋，看看里面是否還有新的快速射電暴。

　　中國科學(xué)院紫金山天文臺高能時(shí)域天文研究團組最近幾年開(kāi)展快速射電暴研究，已經(jīng)利用帕克斯望遠鏡的觀(guān)測數據構建了一個(gè)完整的單脈沖數據庫。該數據庫內包含了快速射電暴標準搜尋方法所尋找出的5.6億個(gè)信噪比大于7的單脈沖疑似信號。

　　張松波說(shuō)，傳統的搜尋程序，無(wú)法準確區分噪聲信號、人造信號和快速射電暴信號。所以這5億多個(gè)結果，只能被稱(chēng)為疑似信號。假設一個(gè)工作人員每天能看3萬(wàn)張信號圖，那么這5.6億個(gè)疑似信號需要其不眠不休地看50年才能看完。

　　找出81個(gè)新的快速射電暴候選體

　　機器學(xué)習中的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的一個(gè)變種，它模擬最基本的生物神經(jīng)元，將接收到的信號進(jìn)行分析，并判別信號的種類(lèi)，從識別準確度到識別速度都有很大的提升。

　　雖然這是一個(gè)很成熟的機器學(xué)習算法，但快速射電暴不管從形態(tài)上，還是訓練樣本的收集上都很困難。

　　“這相當于訓練機器從5億只狗里，把幾只貓挑出來(lái)。”論文的第一作者、中國科學(xué)院紫金山天文臺高能時(shí)域天文團組博士生楊軒說(shuō)。

　　研究團隊運用訓練好的機器模型，最終從數據庫里找出了81個(gè)新的快速射電暴候選體。

　　其中一個(gè)證據來(lái)自這些候選體的色散量。“我們從外太空收集的色散量越大，說(shuō)明天體距離我們越遠。這些候選體的色散量已經(jīng)超出了銀河系色散量貢獻的估計值，證明它們很可能來(lái)自銀河系外。”張松波說(shuō)。

　　另一個(gè)佐證來(lái)自候選體所在的波束。張松波介紹，在帕克斯望遠鏡的多波束觀(guān)測中，快速射電暴的候選體只被其中一個(gè)波束探測到，說(shuō)明信號的來(lái)源指向性非常明確，而來(lái)自地面的射電信號則不可能只出現在如此小的區域內。這表明它們來(lái)自地面射電干擾的可能性很小。

　　科研團隊進(jìn)一步研究分析，將這81個(gè)候選體和當前已發(fā)表的快速射電暴樣本的輻射能量、脈沖寬度的累積分布進(jìn)行對比，結果發(fā)現二者在統計行為上是一致的。楊軒介紹，這說(shuō)明兩者對應的信號，其物理起源和輻射機制很可能是相似的，進(jìn)一步驗證了這81個(gè)候選體是快速射電暴的可能性。

　　在張波松看來(lái)，此次研究也對從觀(guān)測角度嚴格判定射電信號是否為快速射電暴提出了挑戰。“研究中的輻射能量分布表明，新候選體在低能端的事件數目高于已知快速射電暴，這說(shuō)明以往的搜尋方法還存在不足，可能有非常多信號稍弱的快速射電暴被遺漏。”他表示，這些新發(fā)現的候選體也將為搜索更大樣本的重復暴提供了比較有價(jià)值的預選目標。

　　天文學(xué)正在迎來(lái)大數據時(shí)代，射電觀(guān)測采集的數據量日益龐大，中國500米口徑球面射電望遠鏡（FAST）等望遠鏡都正在或即將展現更高的靈敏度，同時(shí)也將帶來(lái)更為驚人的數據量，這也對信號的篩選方法提出更高的要求。

　　“目前，我們正在用FAST收集的數據來(lái)訓練AI算法，希望能訓練出適用性更廣的AI模型。同時(shí)，也正在嘗試在現有模型中增加更新的機器學(xué)習方法，如深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò )、顯著(zhù)圖等，來(lái)提高現有模型的準確性，降低誤報率。”張松波說(shuō)。

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