银河系中新发现的非恒星集合

天文学家可以全职工作，不需要在天空中发现新的天体。然而，对于加州理工学院理论物理博士后科学家Lina Necib来说，发现银河系中的一簇恒星而不是银河系恒星还处于早期阶段，这需要超级计算机、盖亚空间天文台和新的深度学习方法。

Necib和她的合作者在本周的《自然天文学》中写道，倪克斯是太阳附近的一个巨大的新恒星流，这可能是矮星系和银盘合并的第一个迹象。这些恒星流被认为是球状星团或矮星系，在被完全摧毁之前，它们已经被潮汐力沿着它们的轨道延伸。

倪克斯的发现走了一条环形路线，但它反映了当今研究天文学和天体物理学的许多方法。

宇宙中的火

Necib研究银河系中恒星和暗物质的运动学或运动。“如果一群恒星以某种方式一起运动，通常会告诉我们它们一起运动是有原因的。”

自2014年以来，来自加州理工学院、西北大学、加州大学圣地亚哥分校和加州大学伯克利分校的研究人员一直在开发逼真的高细节星系模拟，这是一个名为FIRE(真实环境中的反馈)的项目的一部分。这些模拟包括科学家所知道的关于星系如何形成和演化的一切。从最初的虚时间来看，这些模拟星系的外观和功能与我们的非常相似。

描绘银河

与FIRE项目并行，欧洲航天局于2013年启动了盖亚空间天文台。它的目标是创建一个非常精确的三维地图，覆盖整个银河系及其周围约10亿颗恒星。

她解释说：“这是迄今为止最大的运动学研究。天文台提供十亿颗恒星的运动。”“其中一些拥有700万颗速度为3-D的恒星，这意味着我们可以准确地知道恒星系统的位置和运动。我们已经从非常小的数据集转变为大规模的分析，这在以前是无法理解银河系结构的。”

倪克斯的发现包括结合这两个主要的天体物理学项目，并通过深度学习来分析它们。

模拟天空测量都提出了以下问题：银河系是如何变成今天这个样子的？

尼布说：“星系是通过吞噬其他星系而形成的。”“我们假设银河系有一段平静的合并史。一段时间以来，它一直在考虑它的安静，因为我们的模拟显示了很多合并。现在，可以使用许多更小的结构，我们知道这不是“看起来那么安静”。有了这些工具，数据和模拟就非常强大了。必须立即使用所有这些工具来解决这个问题。我们正处于能够真正了解岩层，也就是银河系的早期阶段。”

将深度学习应用于盖亚

十亿颗恒星的地图是一件苦乐参半的事情：信息量太大，却很难用人类的感知来解释。

Necib说：“在过去，天文学家必须进行大量的观察和绘图，可能会使用一些聚类算法。然而，这实际上是不可能的。”“我们不可能盯着700万颗恒星，发现它们在干什么。我们在这一系列项目中所做的就是用Gaia来模拟目录。”

由宾夕法尼亚大学的Robyn Sanderson开发的盖亚模拟目录实质上是在问：“如果火模拟是真实的，并且被盖亚观察到，我们会看到什么？”

Brian Ostdick(曾是俄勒冈大学的学生，现在是哈佛大学的学生)是Necib的合作者。他曾参与大型强子对撞机(LHC)项目，在用机器处理大数据集和深度学习方面有丰富的经验。将这些方法移植到天体物理学中，为探索宇宙的新途径打开了大门。

奥斯特迪克说：“我们在大型强子对撞机上有令人难以置信的模拟，但我们担心训练有素的机器可能会学习模拟，而不是真正的物理。”“同样，火星系统为训练我们的模型提供了极好的环境，但它们不是银河系。我们不仅要学习哪些知识可以帮助我们在模拟中识别有趣的恒星，还要学习如何将它们变成星系。我们真正的星系。”

该团队开发了一种方法来跟踪虚拟星系中每颗恒星的运动，并将其标记为源自宿主星系或作为星系合并的产物而被吸收。两种恒星有不同的特征，尽管这种差异通常是细微的。这些标签用于训练深度学习模型，然后在其他火灾模拟中进行测试。

建立目录后，他们将其应用于盖亚数据。“我们问神经网络，‘根据你所学的，你能标记恒星是否增殖吗？’”Nisb说。

该模型从0到1评估出生在银河系之外的恒星的可信度。该团队创建了一个容错分割线，并开始探索结果。

这种将在一个数据集上训练的模型应用到另一个相关模型的方法被称为迁移学习，这可能充满挑战。Necib说：“我们需要确保我们所学的不是关于模拟的人工知识，而是理解数字。”

根据实际情况。“为此，我们必须给它一点帮助，告诉它重新权衡一些已知元素，给它一个锚点。”

他们首先检查它是否能够识别星系的已知特征。包括“盖亚香肠”(Gaia香肠)，它是矮星系的遗迹，大约在600至100亿年前与银河系合并，具有独特的香肠状轨道形状。

她解释说，“它有一个非常特殊的签名。”“如果神经网络像预期的那样工作，我们应该会看到我们已经知道的巨大结构。”

盖亚香肠在那里，还有恒星晕(背景恒星赋予银河系鲜明的形状)和赫尔米流(另一个矮星系在遥远的过去与银河系合并，于1999年被发现)。

第一次见到：倪克斯

在分析中，该模型确定了另一种结构：一个由250颗恒星组成的星团，它随着银河系的圆盘旋转，但也朝着银河系的中心移动。

/p>

“您的第一个直觉是您有一个bug，” Necib说道。“你就像，'哦，不!” 因此，我三个星期都没有告诉任何合作者，然后我开始意识到这不是一个错误，它是真实的，而且是新的。”

但是，如果它已经被发现怎么办?“您开始阅读文学作品，确保没有人看过它，幸运的是对我来说，没有人看过。所以我给它起了个名字，这是天体物理学中最令人兴奋的事情。我称它为Nyx，这是当晚的希腊女神。这种特殊的结构非常有趣，因为如果没有机器学习就很难看到它。”

该项目需要在许多不同阶段进行高级计算。FIRE和更新的FIRE-2模拟是有史以来最大的银河系计算机模型之一。九个主要模拟中的每一个(三个独立的星系，每个太阳的起始点略有不同)都花了几个月的时间来计算世界上最大，最快的超级计算机。其中包括国家超级计算应用中心(NCSA)的Blue Waters，NASA的高端计算设施，以及德克萨斯州高级计算中心(TACC)的最近Stampede2。

研究人员使用俄勒冈大学的集群来训练深度学习模型，并将其应用于庞大的Gaia数据集。他们目前正在使用Frontera(这是世界上任何大学中最快的系统)来继续工作。

内西布说：“这个项目的所有工作都在计算上非常密集，如果没有大规模计算就不可能实现。”

未来的步骤

Necib和她的团队计划使用地面望远镜进一步探索Nyx。这将提供有关流的化学组成的信息，以及将帮助他们确定Nyx到达银河系的其他细节，并可能提供有关其来源的线索。

Gaia将于2021年发布的下一个数据将在目录中包含有关1亿颗恒星的更多信息，从而可能会发现更多的增生星团。

内西布说：“盖亚飞行任务开始时，天文学家知道这是他们将要获得的最大的数据集之一，令人兴奋不已。” “但是我们需要发展适应数据集的技术。如果我们不更改或更新我们的方法，我们将错过数据集中的物理学。”

加州理工学院团队方法的成功可能会产生更大的影响。她说：“我们正在开发可用于许多研究领域和与研究无关的事物的计算工具。” “这就是我们总体上推动技术前沿的方式。”