利用人工神經網路協助，科學家在 Gaia 衛星資料中找到 6 顆新高速恆星

歐洲太空總署（ESA）6 月發表了 Gaia 衞星的最新觀測結果，研究人員在人工智慧軟體的協助下，發現了 6 顆超高速從銀河中心飛向邊緣的恆星。關於這些天體的研究，可能提供揭開銀河系中心最昏暗區域的線索。

銀河系中的數千億顆恆星大部分位在銀盤及核心的膨脹核球區域，剩下的恆星則分布在直徑達 65 萬光年的銀暈中。

這些恆星並非靜止，實際上皆繞著銀河中心移動，移動的速度與恆星的位置有關，如太陽的速度約為 220 km/s，而銀暈中的恆星移動速度約在 150 km/s。偶爾有些恆星的速度會超過這些眾所周知的平均速度。

約十年前科學家即發現第一批超高速的恆星，這些恆星可能在銀河中心附近移動時，受到銀核中心達 400 萬個太陽質量的超重黑洞引力交互作用，這些恆星以數百公里的秒速在銀河系中橫衝直撞。

Gaia 的研究人員、來自荷蘭 Leiden Univ. 的 Elene Maria Rossi 認為，這些超高速移動的恆星，對於研究銀河系的完整結構將非常重要。這些天體在銀河中已穿梭極遠的距離，從它們的運動訊息中，可追蹤到它們在銀河中心星際物質及氣體最濃密昏暗區域移動到外圍的過程，進而揭露銀心區域的重力分布資訊，在此之前這些核心區域皆難以觀測。

要在銀河系中已知速度的數十萬顆恆星資料中，找到這些高速移動的天體，不是一件容易的事。為了找出這些目標天體，科學家設定的方向為銀暈的年老星團中質量較大的恆星，這些與周邊環境演化狀況格格不入的天體，極可能就是被銀心「踢出來」的恆星。到目前為止，高速天體的清單上僅有約 20 顆太陽 2.5 到 4 倍質量的恆星。但科學家相信仍有許多其他年齡或質量的高速天體未被發現。

Gaia 計畫統計的恆星資料達 10 億顆以上，Elene 和同儕利用人工神經網路（artificial neural network）的技術學習之前研究人員的方法，團隊的研究人員 Tommaso Marchetti 表示，選用這個軟體技術的原因是因為它能模擬人類大腦的工作方式。

程式在經過訓練後，方能在 Gaia 巨大的資料庫中辨識高速天體。2016 年上半年，研究團隊持續發展及訓練程式的辨識能力，準備應用在 Gaia 於 2016 年 9 月 4 日釋出的第一批資料。

Gaia 計畫第一批釋出的資料包含超過 10 億顆恆星的位置，其中 200 萬顆還另外包含距離及運動資料。合併 Gaia 的第一年觀測資料及 ESA 的 Hipparcos mission，成為 Tycho-Gaia Astrometric Solution（TGAS）計畫，未來 Gaia 的資料也將提供該計畫使用。

在資料發表當天，研究團隊將程式應用在 TGAS 的 200 萬顆恆星資料上，在 1 個小時內就將高速天體的目標範圍縮小到 2 萬顆可能的恆星，約是原始資料的 1%。進一步篩選距離及運動的精度後留下 80 顆候選恆星。

結合其他恆星目錄及觀測後，新發現 6 顆可能來自銀河中心，移動速度高於 360 km/s，其中之一速度超過 500 km/s，已不受銀河的引力控制，未來可能永遠離開銀河系。其他較慢的恆星，更讓科學家感興趣，它們減速的原因可能與暗物質有關。

Gaia 計畫將在 2018 年 4 月釋出下一波資料，其中包括超過 10 億顆恆星的距離及運動資料，Elena 的研究團隊正在升級程式以處理巨大的資料，期待發現更多高速天體。