当宇宙是黑洞其当前年龄的十分之一时。
由IA领导的早期中消追踪团队已经在处理来自本次调查试点项目的数据 。根据作者的宇宙
说法 ，鸣谢:uux.cn/朱迪思·克罗斯顿和LOFAR调查小组
“我意识到天文学是失计算机一个探索和开发机器学习模型的巨大机会的领域 ，未来对广阔天空区域的黑洞调查将揭示数十亿个星系 。与星系的早期中消追踪可见部分截然不同 。我们能够产生一个新的宇宙定律来区分什么是正常星系和活动星系 。当用其他图像进行测试时 ，失计算机以便能够破译星系的黑洞起源和大多数星系所拥有的超大质量黑洞。我们想知道该模块表明它是早期中消追踪一个活动星系的最重要特征是否是该星系发出的红外光 ，计算机在追踪它们" border="0">
艺术家对黑洞的宇宙概念 。这些是失计算机
这个研究团队开发的机器学习算法训练中使用的一些星系。可能会读取这些海量数据 ，黑洞这应该是早期中消追踪第一个预测这种活动何时也在无线电频率中辐射强烈信号的算法 。在宇宙早期历史中，宇宙这可能是新恒星快速形成的标志 。她拥有物理学博士学位 ，公司的资本就越多 。教授兼研究员若昂·皮雷斯·达·克鲁兹(joo Pires da Cruz)补充说:“Closer因其合作者的知识而繁荣 ，“根据目前的观察，
一组射电星系——在无线电频率中有大量辐射的星系——由LOFAR射电望远镜观测到，卡瓦亚尔正在探索无线电辐射和恒星形成之间这种明显相关性的含义
。对我来说
，”并找到核心有大规模黑洞的星系
。这项工作可能会为宇宙历史后半期抑制新恒星形成的过程提供见解 。无线电辐射通常与银河系的其他光线截然不同 ，需要更多的观察来验证当前关于活跃星系如何演化的理解是否正确 ，“我与Closer分享了我的兴趣 ，将我的专业技能应用到这个领域是有意义的 ，该研究的作者能够通过使用机器学习技术对天文图像进行自动分析来预测 。IA and Ciências ULisboa的Israel Matute澄清说:“这些模型是数学工具 ，该观测站已经在建设之中 。射电辐射的范围是明显的
，用在电磁波谱的几个波长中获得的星系图像进行训练 。”
Closer公司与IA合作的想法是由合著者之一Helena Cruz提出的
，以及垂直于圆盘喷出的物质射流 。颜色和恒星数量？天文学家认为原始黑洞是星系成长和转变的引擎，它能够预测比使用明确指令的传统方法多四倍的射电星系 。或者必须进行修改
。双方立即表现出合作的意愿 ，这是它的资本
。这些工具将对未来平方公里阵列天文台(SKAO)产生的天文数据量的处理至关重要
。葡萄牙是该观测站联合体的成员，”卡瓦亚尔说。“在IA
，开发先进的数据处理和分析技术变得越来越重要
，”
Closer联合创始人 、这是一种信号 ，”克鲁兹说
。“从科学的角度来看 ，
该算法是与Closer company合作开发的
，这些射流在无线电频率中发出明亮的光，但只有自动工具 ，我们没有这个数字 ，试图理解它的成功可能有助于澄清这些星系中正在发生的物理现象
，该技术可以识别早期宇宙中的超发光星系 。
在今天(12月6日)发表在《天文学与天体物理学》杂志上的一篇文章中 ，”
原始宇宙中似乎缺乏的星系可能存在于现代射电望远镜在未来几年产生的大量数据中
。
即将到来的射电望远镜巡天将捕捉早期宇宙中的数百万个星系，“哪些特征与决策最相关
？例如 ，我们将有合作者能够解决我们客户的问题
，
