生活了數(shù)十億年，找出一顆星星的年齡并不是一件簡單的事。幸運的是，盡管出現(xiàn)了地震般的脈動，但像太陽一樣的恒星會振動，在它們發(fā)出的光線中產(chǎn)生波動，并留下線索，告訴它們在生命過程中如何進化。但是使用這些振蕩來確定恒星的屬性到目前為止是一項非常困難和耗時的任務(wù)，需要數(shù)萬個超級計算時間來研究一顆恒星。

位于哥廷根馬克斯普朗克太陽系研究所(MPS)的Earl Bellinger領(lǐng)導的跨學科計算機科學家和天體物理學家團隊現(xiàn)已大大改進了這一過程。他們的研究發(fā)表在本周的“天體物理學雜志”上，該研究呼吁機器學習技術(shù)有助于將恒星及其系外行星的特征提高一百萬倍。他們開發(fā)的人工智能能夠發(fā)現(xiàn)只需幾秒鐘即可將星光中的脈動模式與恒星屬性(如年齡，質(zhì)量和半徑)聯(lián)系起來的公式。他們的工作將有助于確定哪些行星系統(tǒng)足夠老化以潛在地生活，并幫助研究人員了解銀河系隨著時間的推移如何演變。

正如那句老話所說的那樣 - 燃燒兩倍光明的火焰壽命只有一半。夜空中的星星也是如此。較大和較亮的恒星比較小和更暗的恒星壽命更短，更大質(zhì)量的恒星迅速燃燒其核燃料，以產(chǎn)生足夠的壓力來抵抗其強大的內(nèi)向引力。恒星的質(zhì)量是太陽的數(shù)百倍，可能只有幾十萬年的壽命，而太陽質(zhì)量的一半預計會持續(xù)燃燒的時間超過現(xiàn)在的宇宙年齡。

恒星出現(xiàn)的亮度并沒有太大限制它可能有多大的可能性。如果沒有凝視恒星的內(nèi)部并測量剩余多少核燃料，就很難弄清楚恒星的年齡。但是由于星際研究領(lǐng)域 - 對恒星脈動的研究 - 以及美國宇航局開普勒太空船等專門的太空任務(wù)，現(xiàn)在可以做到這一點。不僅基于恒星的亮度，而且基于恒星振動引起的恒星亮度的周期性變化，星震學允許天文學家實際查看恒星內(nèi)部并提取所需信息以確定它們的年齡。

“星體的結(jié)構(gòu)和演化的物理特性決定了特定年齡和質(zhì)量的恒星將以特定的模式產(chǎn)生脈動，”主要作者Earl Bellinger博士說。馬克斯普朗克太陽系研究所和耶魯大學天文學系的Stellar Ages和Galactic Evolution(SAGE)研究小組的學生。“研究這些脈動因此可以推斷出恒星的'地震年齡'。”

雖然已經(jīng)存在進行地震老化的方法，但它們可能很慢。通常，為了確定恒星的年齡，天體物理學家計算出與給定觀察結(jié)果最佳匹配的數(shù)學模型。然后將模型中計算的年齡歸因于恒星?？赡艿钠ヅ淇梢酝ㄟ^搜索數(shù)百萬個預先計算的恒星模型 - 其復雜程度有限 - 或者通過改進更復雜的模型來找到，每個恒星可能需要數(shù)萬個超級計算小時。

貝林格和他的團隊正在尋求人工智能(AI)的幫助來解決問題，而不是尋找適合觀察的模型。他們使用一種稱為隨機森林回歸的機器學習方法，訓練計算機學習我們可以觀察到的脈動與產(chǎn)生這些脈動的恒星之間的直接關(guān)系。這些關(guān)系對于一個人來說太復雜而無法手工推出，使得恒星能夠在幾秒鐘內(nèi)完成特征化，這使得研究人員能夠在模型中包含比以前的方法更復雜的物理學。

該團隊已經(jīng)將他們的方法應(yīng)用于幾個測試案例，其中包括34個研究良好的恒星，這些恒星已知可以容納系外行星。到目前為止，機器已經(jīng)通過了每次測試。“結(jié)果與天文測年的其他方法非常吻合，例如用于測量太陽年齡的放射性測年，”Bellinger說，“它的工作非?？?，所以它可以用于很多星星。我們正在迅速發(fā)展為下一代銀河系調(diào)查描述整個恒星目錄的能力。“

將來會有更多人工智能輔助恒星約會。該方法目前僅適用于主序星，即那些在核心中燃燒氫的恒星。“這種方法看起來非常強大和強大。我們期待看到我們?nèi)绾螒?yīng)用它來了解其他類型的恒星，“貝林格說。“這將使我們能夠在整個銀河系中對恒星進行約會，這最終將使我們了解銀河系本身是如何發(fā)展的。