这幅艺术作品描绘了两个处于合并混乱过程中的星系核心中居住的两个类星体所发出的明亮光芒。（图片来源：NASA，ESA和J. Olmsted（STScI））宇宙中一些最明亮的天体可能也握有理解星系演化的关键——尤其是当引力将它们转化为巨大的宇宙放大镜时。天文学家利用人工智能从暗能量光谱仪（DESI）获取的数据中搜索，鉴定出七个有前景的类星体候选者，这些类星体充当引力透镜——一种自然的宇宙放大镜，形成于一个大质量天体的引力弯曲并放大来自更远天体的光。这些不寻常的系统可以帮助研究人员更好地理解活跃生长的超大质量黑洞是如何演化的，俄亥俄州立大学的声明中提到。研究的首席作者、俄亥俄州立大学天文学研究生埃弗雷特·麦卡瑟（Everett McArthur）在声明中表示：“类星体就像超大质量黑洞的婴儿照片。探索我们如何从类星体走向那种黑洞是非常重要的。”类星体是由活跃吸积的超大质量黑洞驱动的星系中心，强烈明亮。研究这些天体可以帮助研究人员了解黑洞是如何演变为现代宇宙中发现的巨大黑洞的。但是，当这些黑洞吸入气体和尘埃时，它们释放出大量能量，甚至可以使整个宿主星系都黯然失色，从而使这些星系难以研究。类星体作为引力透镜的稀有案例提供了一种解决这个问题的方法，给天文学家提供了一个独特的机会，可以观察类星体及其引力放大光的远方星系。这幅宇宙深场图中可以看到引力透镜。注意到一些发光点是点状的，而另一些则是线状的。（图片来源：NASA，ESA，CSA，STScI，Jose Diego（IFCA），Jordan D'Silva（UWA），Anton Koekemoer（STScI），Jake Summers（ASU），Rogier Windhorst（ASU），Haojing Yan（密苏里大学）；图像处理：Joseph DePasquale（STScI））然而，寻找这些稀有对齐非常具有挑战性。为了发现它们，研究团队从DESI识别出的约80万个类星体目录开始，利用机器学习模型搜索引力透镜的细微特征。由于已知作为引力透镜的类星体数量非常少，研究人员几乎没有实际数据来训练他们的人工智能模型。相反，他们生成了这些宇宙对齐的模拟示例，让算法在搜索DESI目录之前学习该寻找的内容。算法将搜索范围缩小到约200个候选者，研究人员随后进行了手动审查。这个过程的结果是发现了七个新的类星体透镜候选者。两个“风扇”代表在银河系面上的DESI观测。（图片来源：DESI合作/DOE/KPNO/NOIRLab/NSF/AURA/R. Proctor/ Robert Lea（使用Canva创作））这些发现的数量大约是通过类似调查发现的已知系统数量的两倍，根据声明所述。尽管人工智能在发现候选者方面发挥了关键作用，但这些发现突显了现代天文学产生的海量数据集中隐藏的科学潜力。DESI正在绘制数百万个星系和类星体，创建一个庞大的档案，这几乎不可能手动搜索。后续的观测将需要确认新识别的类星体透镜并更详细地研究它们的特性。如果得到验证，它们可能为天文学家提供了一种强有力的新方法，调查超大质量黑洞如何塑造周围的星系，同时展示了人工智能如何揭示现代天空调查产生的巨大数据集中的稀有宇宙现象。它们的研究结果发表于7月22日的《天体物理学期刊》上。在2016年夏天，萨曼莎·马修森作为实习生加入Space.com。她在康涅狄格州的新港大学获得了新闻学和环境科学的学士学位。此前，她的作品已发表在《自然世界新闻》上。在不写作或阅读科学文章的时候，萨曼莎喜欢去新的地方旅行和拍照！你可以在推特上关注她 @Sam_Ashley13。