.Unmasking the Universe With AI: How Machine Learning Unravels Black Hole Mysteries
mss(magic square system)master:jk0620 http://blog.naver.com/mssoms http://jl0620.blogspot.com https://www.facebook.com/junggoo.lee.54 .Unmasking the Universe With AI: How Machine Learning Unravels Black Hole Mysteries AI를 통해 우주의 가면을 벗기다: 머신러닝이 블랙홀의 미스터리를 풀어내는 방법 주제:천문학천체물리학블랙홀바스대학교 By 배스대학교 2024년 3월 7일 블랙홀 별 형성 예술 개념 기계 학습을 사용한 새로운 연구에 따르면 은하계의 초거대 블랙홀 성장에는 합병 외에도 차가운 가스가 필요하여 이전 가정에 도전하고 은하 진화에 대한 이해가 향상된다는 사실이 밝혀졌습니다. 신용: SciTechDaily.com -블랙홀이 성장하고 새로운 별이 형성 되기 위해서는 은하 합병 이상의 것이 필요합니다 . 기계 학습은 급속한 성장을 시작하기 위해서는 차가운 가스도 필요하다는 것을 보여줍니다. 초거대 블랙홀이 활동할 때 은하가 진화하는 방식에 중요한 역할을 합니다. 지금까지 두 은하의 격렬한 충돌과 뒤이은 합병이 성장을 촉발하는 것으로 여겨졌으나, 바스대학교(University of Bath)가 주도한 새로운 연구에 따르면 은하 합병만으로는 블랙홀( 차가운 가스 저장소)에 연료를 공급하기에 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. 호스트 은하계의 중심도 필요합니다. 이번 주 왕립천문학회 월간 공지 저널 에 발표된 새로운 연구는 은하 합병, 초거대 블랙홀 강착, 그리고 은하 합병 사이의 관계를 탐구하려는 구체적인 목적으로 은하 합병을 분류하기 위해 기계 학습을 사용한 최초의 것으로 여겨집니다. 별 형성. 지금까지 합병은 사람의 관찰만으로 분류되었습니다(종종 부정확하게). “인간은 은하 합병을 찾을 때 자신이 보고 있는 것이 무엇인지 항상 알지...