孟买塔塔基础研究所(TIFR)和空间科学与技术研究所(IIST)的科学家使用机器学习技术确定了X射线波长中数千个新宇宙物体的性质。机器学习是人工智能的一种变体或一部分。

天文学正在进入一个新时代，因为来自数百万个宇宙物体的大量天文数据正在免费提供。这是高质量天文台的大型调查和计划观测以及开放数据访问政策的结果。毋庸置疑，这些数据具有巨大的潜力，可以发现许多宇宙并重新认识宇宙。

但是，手动探索所有这些对象中的数据是不切实际的，自动化机器学习技术对于从这些数据中提取信息至关重要。但是，这些技术在天文数据中的应用仍然非常有限，并且处于初步阶段。

TIFR-IIST团队将机器学习技术应用于美国钱德拉空间天文台在X射线中观察到的数十万个宇宙物体。这表明新的专题技术进步如何帮助和彻底改变基础和基础科学研究。该团队将这些技术应用于大约277，000个X射线物体，其中大多数的性质是未知的。对未知对象性质的分类等效于发现特定类别的对象。

因此，这项研究导致了对数千种宇宙物体的可靠发现 - 如黑洞，中子星，白矮星和恒星 - 这为天文学界提供了进一步详细研究许多有趣的新物体的巨大机会。

这项合作研究对于建立最先进的能力，将新的机器学习技术应用于天文学的基础研究也很重要，这对于科学地利用当前和即将到来的天文台的数据至关重要。