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智能计算加速搜索，中国天眼FAST寻获球状星团中迄今最长周期脉冲星
重点标签 球状星团、脉冲星、天文观测、长周期脉冲星、中国天眼
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近日，之江实验室天文计算研究中心的周登科博士及其团队在球状星团中发现了两颗长周期脉冲星，这一发现对于理解球状星团中脉冲星的分类以及星族演化具有重要意义。球状星团是由数万至数百万颗恒星组成的古老星团，其内部的密度分布、质量分布以及与其他天体的相互作用是天文学界的研究热点。
球状星团中的恒星经过数十亿年的演化，会坍缩成一些致密星，其中之一便是脉冲星。脉冲星会周期性地向外辐射电磁波信号，目前已发现3000多颗脉冲星，分为正常脉冲星和毫秒脉冲星两大类。毫秒脉冲星与正常脉冲星形成历史不同，它们在密近双星系统中通过吸积质量获得角动量，使自转周期达到毫秒量级。
研究团队通过模拟和量化分析，评估了红噪声对长周期脉冲星搜索灵敏度的影响，并利用模拟结果精心选择了适当参数，有效去除了数据中的红噪声干扰。他们运用快速折叠算法（FFA）对中国天眼FAST观测的多个球状星团巡天公开数据进行了详尽深入的搜索，最终在球状星团M15中发现了自转周期分别为1.9秒和3.9秒的两颗长周期脉冲星，分别命名为M15K和M15L。
这一突破性发现揭示了球状星团脉冲星的一种新的演化路径，FAST正在系统性地改变我们对于球状星团脉冲星的认识。研究团队还进一步分析了这两颗脉冲星的物理性质，发现它们的磁场也比较强，这表明它们仅经历了短暂的双星吸积过程。
在数据处理方面，团队处理了中国天眼FAST从2019年到2022年约90小时、总计约50TB的观测数据。从原始观测数据到最终证认出脉冲星，要经历消色散、参数设定、消干扰、去红噪声、周期搜索、候选体筛选、交叉验证、计时分析等若干步骤，涉及到大量数据处理工作以及对计算资源的消耗。
之江实验室天文计算团队对消色散软件进行了优化，使得数据处理效率提升了数倍。此外，利用天文计算研究中心自研的AI视觉模型方法，能够对候选体信息进行高效筛选，可将需要人工介入筛选的候选体数量降低三个数量级。
智能计算已经成为周登科科研工作中必不可少的工具。在下一步的研究中，他计划修正双星多普勒效应后再搜索球状星团中的长周期脉冲星，以提升搜索的完备性，并通过训练甄别多普勒效应相位漂移图像的AI模型，提升计算速度，加速整个搜索过程。
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原文作者: 机器之心
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