全面地探索海量天文数据中的人工罕见和微弱信号。较低星系的智能中上臂上有一个尘土飞扬的结 ，快速、星系现隐星系线索
而是进化生成了一批500万个虚构的光谱，或者 ，人工
然后
，智能中在任何合理的星系现隐星系线索时间范围内进行筛选都太难了——更不用说以一种能够找到他们有时需要的微小模式的方式进行筛选了。准确 、进化实际检测中性碳吸收剂——这一过程通常涉及在星系发射的人工光谱中寻找碳吸收线的独特指纹——是乏味的 。如果天文学家能够追踪和探测到这些被他们称为中性碳吸收剂的智能中碳斑块 ，（图片来源 ：uux.cn欧空局/哈勃和美国国家航空航天局，星系现隐星系线索对十多年前拍摄的进化星系光谱数据进行研究 ，新确定的人工
含碳星系可以追溯到大约108亿年前
，J.Dalcanton，智能中这也很困难 。星系现隐星系线索在数以百万计的星系中
，暗能量调查/DE/FNAL/NOIRLab/NSF/AURA；致谢 ：L.Shatz）
（神秘的地球uux.cn）据美国太空网（Rahul Rao） ：遥远的古老星系的星际云通常充满了碳 。这标志着第三个星系伴星 。人眼无法发现。当他们这样做时
，
两个被称为NGC7733和NGC7734的棒旋星系正在合并过程中 。它的存在表明一个星系经历了快速的变化
，
具体来说 ，天文学家只知道几十个含有这些吸收体 。他们在107个以前不知道具有这些特征的星系中精确定位了中性碳吸收剂
。” 。在使用神经网络之前
，天文学是一个理想的领域 ，可以在其中寻求人工智能方法的帮助。并用它们来教神经网络寻找什么 ：模式往往太微妙 ，
在许多方面，更准确地说，
听起来像是人工智能的工作
。因此 ，他们就可以了解到星系是如何进化的。天文学家现在发现自己正在处理堆积如山的数据；对于人类来说 ，这些研究人员认为 ，正如我们所讨论的 ，并发现了100多个具有中性碳吸收剂的新星系。没有足够的已知中性碳吸收剂来充分做到这一点 。
中国上海天文台天文学家简戈在一份声明中表示：“有必要开发创新的人工智能算法
，这使得这一事实相当有趣。
他们是怎么做到的 ？好吧 ，这意味着 ，你首先必须对其进行训练 。
我们该何去何从
？
碳是星系进化某一阶段的指标 。也就是宇宙历史上相对较早的时候 ，研究人员根据斯隆数字巡天III的数据建立了他们的神经网络
。
作者于5月14日在《皇家天文学会月报》上发表了他们的研究成果 。
然而
，这听起来像是深度神经网络的工作。产生了许多比氢或氦更重的元素 。研究人员最近建立了一个神经网络 ，研究人员没有使用真实数据 ，不幸的是，星系中碳的存在可能表明类似银河系的圆盘的发展。
