新时代高科技不计其数越来越发达，小伙伴们看过不少科技新闻吧，在我们生活中应该也用到很多这些高科技东西，有哪些小伙伴值的关注的呢，今天就跟大家分享一篇有关科技方面知识，希望大家会喜欢。

夏威夷大学马诺阿天文学研究所(IfA)的一组天文学家制作了世界上最大的恒星，星系和类星体三维天文影像目录。该团队使用了UH在Haleakalā上的全景测量望远镜和快速响应系统或Pan-STARRS1(PS1)的数据。PS13π测量是世界上最大的深度多色光学测量，横跨四分之三的天空。IfA天文学家将新颖的计算工具应用于该目录，以破译30亿个物体中的哪个是恒星，星系或类星体。对于星系，该软件还可以得出其距离的估计值。

现在，可以通过Mikulski空间望远镜档案库将生成的3-D目录作为高级科学产品使用。它的大小约为300 GB，科学用户可以通过MAST CasJobs SQL界面查询目录，或将整个馆藏下载为计算机可读表。

天文学家进行了公开的光谱测量，这些测量提供了确定的物体分类和距离，并将其输入人工智能算法。AI过程是帮助团队确定如何从各种颜色和大小的度量标准中准确确定相同属性的关键。这种具有“前馈神经网络”的AI或机器学习方法，对星系的总体分类准确度为98.1%，对星体的分类准确度为97.8%，对类星体的分类准确度为96.6%。银河距离的估计准确到几乎3%。

研究的主要作者罗伯特·贝克(Robert Beck)是IfA的前宇宙学博士后研究员，他描述了这一过程。“我们使用最先进的优化算法，利用近400万个光源的光谱训练集来教神经网络预测光源类型和星系距离，同时纠正由于银河。”

以前，最大的宇宙图是由斯隆数字天空调查(SDSS)创建的，它仅覆盖三分之一的天空。新目录使调查的区域增加了一倍，具有更大的统计数据，并包含SDSS错过的特定区域。

如果这项研究的天文学家和合著者伊斯特万·萨普迪(IstvánSzapudi)指出，“该目录的初步版本已经覆盖了很小的区域，已经促进了宇宙中最大空洞的发现，这可能是造成冰点的原因。新的，更准确的，更大的光度红移目录将成为许多未来发现的起点。”

“这幅美丽的宇宙图提供了一个实例，说明如何将Pan-STARRS大数据集的功能与人工智能技术和互补观测相乘，” Pan-STARRS主任和IfA副天文学家Ken Chambers解释说。“随着Pan-STARRS收集越来越多的数据，我们将使用机器学习来提取有关近地物体，我们的太阳系，我们的银河系和我们的宇宙的更多信息。”