本項研究通過人工智能的深度學習方法，對國際斯隆巡天三期釋放的類星體光譜數據進行微弱信號搜尋和數據分析，發現107例宇宙早期星系內的冷氣體云塊成分的關鍵探針中性碳吸收體。相關研究方法與成果對探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分顯現人工智能在天文海量數據中探尋微弱信號的廣泛應用潛力和前景。研究成果論文5月15日在國際天文學頂級期刊《皇家天文學會月報》(MNRAS)上發表。
葛健指出，研究冷氣體和塵埃為天文學家們理解星系從“最初組裝”到恒星形成時期的劇烈變化、再到演化后期的整個星系生命周期提供了關鍵手段，而想要研究冷氣體和塵埃，就需要探針。由于早期宇宙的星系離地球太遙遠，天文學家無法將星系自身發的光作為探針來觀測并研究冷氣體和塵埃。然而，宇宙中比星系要亮百倍以上的類星體所發出的光在經過宇宙早期星系時會被其中的氣體和塵埃吸收，產生類星體的吸收光譜。其中，中性碳的吸收光譜可以幫助天文學家準確跟蹤冷氣體云塊棋牌可以提現出來的，因此，中性碳吸收體成為研究星系形成和演化的重要探針。
研究團隊采用創新方法，首先形成與真實吸收線無任何區別的仿真信號來充分訓練深度神經網絡，使之學習吸收線的所有特征；為提高探測靈敏度，研究團隊有意增加了低信噪比樣本的訓練，使深度學習神經網絡的探測精度達到99.8%，探測完備性也顯著提升約30%，達到99%。這種人工智能的訓練和搜尋方式大大縮短搜尋時間，并提高探測靈敏度和對微弱信號探測的完備性。
此次發現如此多冷氣體的中性碳吸收體，研究團隊把這些光譜疊加到一起，極大提高探測各種金屬元素豐度的能力，并能直接測量塵埃吸附導致的部分金屬豐度缺失。研究結果表明，早在宇宙只有約30億年的年齡時，這些攜帶中性碳吸收體探針的早期星系已經過快速物理和化學演化，進入介于大麥哲倫矮星系和銀河系之間的物理和化學演化狀態，大量的金屬產生，同時部分金屬被吸附到塵埃上，產生觀測到的塵埃紅化結果。
本項研究結果還獨立驗證了近期詹姆斯·韋伯太空望遠鏡首次在宇宙最早的恒星中探測到類似鉆石的碳塵埃的新發現，預示部分星系的演化比預期要快得多，挑戰了現有的星系形成和演化模型。研究團隊認為，本次研究通過觀測類星體的吸收光譜來研究早期星系，這將為未來宇宙和星系早期演化研究提供一個全新而強有力的研究手段，以及與詹姆斯·韋伯太空望遠鏡相互補的研究方式。
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