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一个国际团队利用人工智能，分析了极度缺乏金属的恒星的化学成分后发现宇宙中的第一批恒星很可能是成群结队而不是单独诞生的。这种方法将被应用于未来的观测，以更好地了解早期宇宙。

第一批超新星的喷出物（青色、绿色和紫色的物体被喷出物云团包围）用重元素丰富了原始的氢气和氦气。如果第一批恒星是作为多个恒星系统诞生的，而不是作为孤立的单颗恒星，那么由不同的超新星喷射出来的元素就会混合在一起，纳入下一代的恒星中。这种机制中的特征化学丰度在长寿恒星的大气中得以保留。研究小组发明了一种机器学习算法，根据从恒星光谱中测得的元素丰度，区分观察到的由单个超新星喷射物形成的恒星（图中红色所示）和由多个超新星喷射物形成的恒星（图中蓝色所示）。资料来源：Kavli IPMU

一个国际团队利用人工智能分析了古老恒星的化学丰度，并发现有迹象表明宇宙中最早的恒星是成群结队而不是作为孤立的单星诞生的。现在，该团队希望将这种方法应用于正在进行和计划进行的观测调查的新数据，以更好地了解宇宙的早期。

宇宙大爆炸之后，空间里唯一的元素是氢、氦和锂。构成我们周围世界的大多数其他元素是由恒星的核反应产生的。一些元素是由恒星核心的核聚变形成的，而另一些则是在恒星的爆炸性超新星死亡中形成的。超新星在分散恒星创造的元素方面也发挥了重要作用，这样它们就可以被纳入下一代的恒星、行星，甚至可能是生物。

第一代恒星，即第一个产生比锂更重的元素的恒星是人们特别感兴趣的。但是第一代恒星很难研究，因为没有人被直接观察到。人们认为，它们都已经以超新星的形式爆炸了。相反，研究人员试图通过研究第一代超新星在下一代恒星上留下的化学印记来推断第一代恒星。根据它们的成分，极度贫金属的恒星被认为是在第一轮超新星之后形成的恒星。极度贫金属的恒星是罕见的，但是现在已经发现了足够多的恒星，可以作为一个群体进行分析。

在这项研究中，包括来自东京大学/Kavli IPMU、日本国家天文台和赫特福德大学的成员在内的一个团队采取了一种新的方法，即使用人工智能来解释由包括斯巴鲁望远镜在内的望远镜观测到的450多颗极度贫金属恒星的元素丰度。他们发现，68%被观测到的极度金属贫乏的恒星包含化学指纹，与之前多次超新星的富集一致。

为了使以前多个超新星的喷射物在一颗恒星中混合在一起，这些超新星必须发生在很近的地方。这意味着在许多情况下，第一代恒星一定是在星团中一起形成的，而不是作为孤立的恒星。这为第一代恒星的多重性提供了第一个基于观测的定量约束。

现在，该团队希望将这一方法应用于来自当前和未来观测项目的大数据，例如来自斯巴鲁望远镜上的主焦点光谱仪的预期数据。

这些结果以Hartwig等人的名字出现在2023年3月22日的《天体物理学杂志》上："机器学习检测恒星考古学数据中第一批恒星的多重性"。

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