图中横坐标显示恒星星族的金属元素含量(金属丰度),数值越大金属丰度越高。纵坐标显示恒星初始质量函数的形状,α数值越大表示质量较小的恒星比例越高。红色圆点显示年老星族α值比较小,即质量较小恒星的比例低;蓝色三角形显示较年轻恒星随着金属丰度变高,α值也增加,即质量较小恒星的比例增加。中科院国家天文台 供图
9万多精细样本直接获取恒星初始质量函数
论文第一作者、中科院国家天文台博士研究生李佳东解释说,恒星初始质量分布规律,天文学上通常称为恒星初始质量函数,它描述了一群恒星在刚刚诞生时,不同质量的恒星所占的比例。在整个天体物理研究中,恒星初始质量函数是现代天文学中一个非常基础的物理概念,对许多关键天体物理学问题的研究起到至关重要的作用。
半个多世纪以来,天文学家通常认为恒星初始质量函数在宇宙各处及各个演化阶段是普适不变的,并作为基本假设在星系形成与演化、星团结构和演化、双星演化,甚至太阳系外行星以及引力波等诸多天体物理研究领域广泛应用,几乎成为天体物理教科书中的“经典假设”。
不过,天文学家近年来通过各种新的观测,发现恒星初始质量函数很有可能不是普适不变的。论文合作者、南京大学天文系教授张智昱指出,一些迹象显示,在恒星形成活跃的环境中大质量恒星的比例更高,这意味着恒星初始质量函数可能不是普适的。
恒星初始质量函数在宇宙各处是否变化成为困扰天文学家的重要问题,需要在银河系中找到更为直接有力的观测证据。近年来,随着郭守敬望远镜、盖亚卫星等中外大型天文设施投入观测运行,并获得海量观测数据,助力中国天文学家发现恒星初始质量函数变化的直接证据。
研究团队发挥郭守敬望远镜大样本光谱数据优势,筛选出迄今最精细的9万多颗太阳邻域的恒星样本,并获取了每颗恒星的金属元素含量和质量。结合盖亚卫星观测数据,他们首次通过俗称“数星星”这一最直观的恒星计数法,对具有不同金属元素含量和年龄的恒星进行统计,从观测角度直接获取了几乎不依赖于任何模型的恒星初始质量函数。
宇宙不同地方需要合适“尺子”正确测量
研究团队认为,无论是测量宇宙不同阶段星系中暗物质和重子物质质量、构建星系化学演化,还是理解恒星形成过程、分析双星演化的物理机制、探测太阳系外行星,甚至包括研究恒星级引力波事件等一系列天体物理学前沿问题的研究,都将因恒星初始质量函数的变化而受到挑战。
刘超以“尺子”作比喻指出:“这如同是一把会随着环境变化的‘尺子’,不能用同一把‘尺子’丈量宇宙的不同地方。在宇宙不同地方,天文学家需要更换合适的‘尺子’,才能得到正确的测量结果。例如,使用银河系目前的‘尺子’就无法测量早期的宇宙”。
论文合作者、中科院紫金山天文台符晓婷副研究员补充说,如此复杂变化的恒星初始质量函数,对恒星形成理论也提出了严峻的挑战。
中科院国家天文台表示,这一原创性成果是中国天文大科学装置郭守敬望远镜在前沿基础研究领域取得的又一项突破性进展。未来,中国将发射中国空间站工程巡天望远镜(CSST),将助力天文学家在银河系更深远区域及近邻星系中进一步验证该重大发现,为更深入理解恒星初始质量函数和恒星形成的物理过程,提供更加丰富的天文观测数据。(完)
国际人工智能协会前主席:未来AI或可和人类一起发表论文****** 中新网12月9日电 (中新财经记者 谢艺观)“如果人工智能(AI)系统是个‘黑盒子’,那么它们永远都无法向科学家解释它们的决定。所以我们需要让AI成为生态系统的一部分,让AI从自动复制文章到变成研究助理,这样AI就可以在这个过程中显示它们可以承担新的任务,最后它们甚至可以和人类一起写作、发表论文。” 9日,国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上如是表示。该论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴。 国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。约兰达·吉尔认为,人类的局限性会阻碍科学的进步。我们进入跨学科研究时,从生理、行为、医学等多个角度看,很难把各个学科的知识融会贯通。但是人工智能在这个方面有它的优势。人工智能系统越能够了解科学的各个门类,就越能更好地进行跨学科的聚合。 在约兰达·吉尔看来,一个值得思考的问题是,我们如何去开发人工智能,使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么,从而使得人工智能系统具有写论文的能力。 “如果说人工智能系统能承担这个任务,论文将会更加准确。”约兰达·吉尔提到,同时,我们也可使论文定制化,例如有的人想浏览,有的人想看原则、方法论和结果,有的人想重现结果,我们可以利用人工智能系统,实现论文定制化。 约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径。“我们给予它算法、数据,又不止于此,让人工智能够有更大的主动性,有一定的自主性、独立性,以此去研究科学问题,进一步成为研究助理甚至作者。”(完)
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