纽约：恒星的恒星溪流以银河系源于另一个星系

仍然来自模拟史式星系形成，在宇宙仅仅几百五百万岁时开始。

CALTECH研究人员使用深度学习和超级计算来识别NYX，是一个漫长的Galaxy合并的产品。

天文学家可以在没有找到天空中的新物体的情况下全部职业生涯。但对于拉特科的理论物理学博士学者来说，在加尔赫的理论物理学的博士学者，在银河系中发现一群明星，但不是银河系，早期出现 - 超级计算机，盖亚空间天文台和盖亚空间天文台的帮助新的深度学习方法。

本周写作自然天文学，Necib和她的合作者描述了纽约，这是一个巨大的新恒星，在阳光附近，这可能提供矮星系与银河系磁盘合并的第一个迹象。这些恒星溪流被认为是球簇或矮星，在完全破坏之前，沿着潮汐力沿着轨道伸展。

NYX的发现采取了一条迂回的路线，但是今天研究了一条反映了多方面的方式的天文学和天体物理学。

在宇宙中射击

Necib在银河系中研究了运动学 - 或运动 - 恒星和暗物质。“如果有任何以特定时尚一起移动的星星，通常会告诉我们，他们有一个原因在一起。”

自2014年以来，来自其他机构的CALTECH，西北大学，UC SAN DIEGO和UC BERKELEY的研究人员一直在开发高度详细的逼真的星系模拟，作为一个名为FIRE的项目的一部分（在现实环境中的反馈）。这些模拟包括一切科学家知道星系如何形成和发展。从虚拟等同于一开始的时间开始，模拟产生了外观的星系，就像我们自己一样。

映射银河系

盖亚空间天文台并发到消防项目，于2013年由欧洲航天局推出。其目标是在银河系和超越银河系中创造一个非常精确的三维图。

火灾和火灾2模拟随着目前的时间，将成为一个星系的地区，追踪暗物质和气体的演变，最终变成了恒星。

“这是迄今为止最大的运动学研究。她解释说，天文台提供了十亿颗恒星的动议。“七百万颗星的一个子集，有3D速度，这意味着我们可以确切地知道一颗星是恒星的运动。我们已经从非常小的数据集去做大规模的分析，以便我们在理解银河系的结构之前。“

纽约的发现涉及使用深层学习方法结合这两个主要的天体物理项目并分析它们。

在模拟和天空调查地址的问题中是：银河系是如何成为今天的是什么？

“通过吞咽其他星系的星系形式，”Necib说。“我们假设银河系有一个安静的合并历史，而且有一段时间就是关于它有多安静，因为我们的模拟显示了很多兼并。现在，通过访问很多较小的结构，我们理解它并不像似乎一样安静。拥有所有这些工具，数据和仿真非常强大。所有这些都必须立即使用来解开这个问题。我们正处于能够真正理解银河系的形成的阶段。“

对盖亚的深入学习应用

十亿颗恒星的地图是一个混合的祝福：这么多的信息，但几乎不可能通过人类的看法解析。

“之前，天文学家必须做很多看和策划，也许可以使用一些聚类算法。但这并不是真的不再有可能，“Necib说。“我们不能盯着七百万星级，并P出来他们在做什么。我们在这一系列项目中所做的是使用Gaia Mock目录。“

由Robyn Sanderson（宾夕法尼亚大学）开发的Gaia Mock目录，基本上问：“如果火灾模拟是真实的并且与盖亚观察，我们会看到什么？”

Necib的合作师Bryan Ostdiek（以前在俄勒冈大学，现在在哈佛大学），他以前参与过大型特罗龙撞机（LHC）项目，有经验处理巨大的数据集，使用机器和深度学习。将这些方法移植到Astrophysics上，将门打开到一种探索宇宙的新方法。

“在LHC，我们有令人难以置信的模拟，但我们担心他们培训的机器可以学习模拟而不是真实的物理，”Ostdiek说。“以类似的方式，火星系提供了培训我们的模型的精彩环境，但它们不是银河系。我们不得不学习什么可以帮助我们确定模拟中有趣的明星，也是如何让这一点概括为我们的真实银河。“

该团队开发了一种跟踪虚拟星系中每个星系的动作的方法，并将星星标记为出生在主机星系中的恒星或作为Galaxy Mergers的产品而产生。这两种恒星有不同的签名，尽管差异往往是微妙的。这些标签用于训练深度学习模型，然后在其他火灾模拟上进行测试。

在他们构建目录后，他们将其应用于盖亚数据。“我们问神经网络，基于您所学到的内容，如果星星被诅咒或不是？”“necib说。

该模型排名第一是星星在银河系之外出生在0到1的范围内。该团队创建了一个具有错误的截止，并开始探索结果。

应用在一个数据集上培训的模型并将其应用于不同但相关的模型的方法称为传输学习，并且可以充满挑战。“我们需要确保我们没有学习关于模拟的人造事物，但真的在数据中发生了什么，”Necib说。“为此，我们不得不给它一点帮助并告诉它reve reveigh某些已知的元素来给它一点锚。”

他们首先检查它是否可以识别星系的已知特征。这些包括“Gaia Seusage” - 矮星的遗体与银河系约六到十亿年前合并，具有独特的香肠般形状的轨道形状。

“它有一个非常特定的签名，”她解释道。“如果神经网络致力于它应该的方式，我们应该看到我们已经知道的这种巨大的结构。”

盖亚香肠是在那里，就像恒星光环 - 让银河系形状的背景恒星和赫尔米流一样，另一种已知的矮星，与遥远的过去的银河合并，并于1999年被发现。

一场瞄准：纽约

该模型在分析中确定了另一个结构：一组250颗恒星，用银河系的盘旋转，但也朝向银河系的中心旋转。

“你的第一个本能是你有一个错误，”necib讲述了。“而且你就像，'哦不！'所以，我没有告诉任何我的合作者三个星期。然后我开始意识到它不是一个错误，它实际上是真实的，它是新的。“

但如果已经发现了什么？“你开始经历文学，确保没有人看到它，幸运的是，没有人。所以我必须命名它，这是天体物理学中最令人兴奋的事情。我叫做它的纽约，夜晚的希腊女神。这种特殊的结构非常有趣，因为没有机器学习就很难看出。“

该项目需要在许多不同阶段进行高级计算。火灾和更新的Fire-2模拟是有史以来最大的星系电脑型号。九个主要模拟中的每一个 - 三个单独的星系形成，每个地区都有略微不同的太阳起点 - 花了几个月的时间来计算世界上最大的最快的超级计算机。这些包括国家中心的蓝色水域在全国超级计算的应用程序（NCSA），NASA的高端计算设施，最近的最近Stampede2在德克萨斯高级计算中心（TACC）。

研究人员使用了俄勒冈大学的集群来培训深入学习模式，并将其应用于大型盖亚数据集。他们目前正在使用Frontera，世界上任何大学的最快系统，继续工作。

“关于这个项目的一切都是在计算上非常密集的，并且在没有大规模计算的情况下无法发生，”Necib说。

未来的步骤

Necib和她的团队计划进一步使用地面望远镜进一步探索NYX。这将提供有关流的化学构成的信息，以及将帮助他们日期纽约州的抵达融资的其他细节，并可能在它来自哪里提供线索。

2021年Gaia的下一个数据发布将包含目录中约有100万颗恒星的附加信息，可能会发现可能的群集群。

“当盖亚特派团开始时，天文学家知道它是他们将获得的最大数据集之一，有很多兴奋，”Necib说。“但我们需要演变我们的技术来适应数据集。如果我们没有更改或更新我们的方法，我们会发现我们数据集中的物理学。“

CALTECH团队方法的成功可能具有更大的影响。“我们正在开发将可用于许多研究领域和非研究相关事物的计算工具，”她说。“这就是我们如何推动技术前沿的方式。

参考：Lina Necib，Bryan Ostdiek，Marathy Cohen，Marat Freytsis，Shea Garrison-Kimmel，Philip F. Hopkins，Andrew Wetzel和Robyn Sanderson，Bilip F. Hotzel，Andrew Wetzel和Robyn Sanderson，Jurip F. Hotzel和Robyn Sanderson，Marat Freytek，Hovyn Sanderson，199月6日，菲利安Ostdiek。天文学.DOI：
10.1038 / s41550-020-1131-2