最先进的人工智能为寻找神秘的第一批恒星提供了新的线索
通过使用机器学习和最先进的超新星核合成技术，一个研究小组发现宇宙中大多数观察到的第二代恒星都是由多个超新星富集而成的，这项成果刊登在《天体物理学杂志》上。
核天体物理学研究表明，宇宙中包括碳和比碳更重的元素是在恒星中产生的。但是第一批恒星，即大爆炸后不久诞生的恒星并不包含这种重元素，天文学家称之为"金属"。下一代的恒星只含有第一批恒星产生的少量重元素。为了了解处于起步阶段的宇宙，需要研究人员研究这些缺乏金属的恒星。
幸运的是，这些第二代贫金属恒星在我们的银河系中被观测到，并由卡弗里宇宙物理与数学研究所（Kavli IPMU）的附属成员团队进行研究，以接近宇宙中第一批恒星的物理特性。
极度贫金属（EMP）恒星的碳与铁丰度。色条显示了我们的机器学习算法得出的单一富集的概率。虚线以上的恒星（在[C/Fe]=0.7时）被称为碳增强型金属贫乏（CEMP）恒星，其中大多数是单富集的。资料来源：Hartwig等人。
该团队由Kavli IPMU客座副科学家和东京大学智能物理研究所助理教授Tilman Hartwig领导，包括客座副科学家和日本国家天文台助理教授Miho Ishigaki，客座高级科学家和赫特福德大学教授Chiaki Kobayashi、 客座高级科学家、日本国家天文台教授富永野三，以及客座高级科学家、东京大学名誉教授野本健一，利用人工智能分析了迄今为止观察到的450多颗极度贫金属的恒星的元素丰度。基于新开发的在理论超新星核合成模型上训练的监督机器学习算法，他们发现68%被观测到的极度金属贫乏的恒星具有与之前多个超新星富集一致的化学指纹。
该小组的结果给出了第一个基于观测的关于第一批恒星的多重性的定量约束。
（左起）客座高级科学家野本健一，客座副科学家石垣美穗，Kavli IPMU客座副科学家蒂尔曼-哈特维格，客座高级科学家小林千秋，以及客座高级科学家富永之。资料来源：Kavli IPMU, Nozomu Tominaga
第一作者Hartwig说："到目前为止，第一颗恒星的多重性只是从数值模拟中预测出来的，直到现在还没有办法从观测上检验这个理论预测，研究结果表明，大多数第一颗恒星是在小星团中形成的，因此它们的多个超新星可以为早期星际介质的金属富集作出贡献。"
"我们的新算法提供了一个极好的工具来解释我们在未来十年内从世界各地正在进行的和未来的天文调查中获得的大数据，"同样是勒弗胡姆研究学者的小林说。
"目前，现有的老恒星数据只是太阳附近地区的冰山一角。"石垣说："Prime Focus光谱仪是由Kavli IPMU领导的国际合作开发的斯巴鲁望远镜上的尖端多物体光谱仪，是发现远在太阳附近的银河系外部区域的古星的最佳仪器。"
这项研究中发明的新算法为充分利用主焦点光谱仪发现的贫金属恒星中的多样化化学指纹打开了大门。
"第一批恒星的理论告诉我们，第一批恒星的质量应该比太阳更大。自然的预期是，第一颗恒星诞生在一个含有比太阳质量大一百万倍的气体云中。然而，我们的新发现强烈地表明，第一批恒星并不是单独诞生的，而是作为一个星团或双星或多星系统的一部分形成的。这也意味着，我们可以期待大爆炸后不久来自第一批双星的引力波，这可能在未来的太空或月球任务中被探测到。"
哈特维格已经将这项研究中开发的代码公开在https://gitlab.com/thartwig/emu-c。