首次，（AI）搜索，检测，确认，分类并宣布了超新星发现，而没有任何人类干预。
一个国际科学家团队开发了一种新的AI工具，称为Bright Transient Survey Bot（BTSBOT），使用了近16,000个来源的140万张图像来训练其机器学习算法。
西北大学报告说，新系统允许自动化整个系统发现过程不仅消除了人为错误，而且还大大提高了速度。
“最终，将人类从循环中删除为研究团队提供了更多时间来分析他们的观察结果并提出新的假设，以解释我们观察到的宇宙爆炸的起源，”说西北天文学家亚当·米勒（Adam Miller）是BTSBOT发展的主要研究人员之一。
“这显着简化了对超新星的大型研究，”添加西北的Nabeel Rehemtulla是一名天文学家，他与Miller共同领导了该开发项目，“帮助我们更好地了解恒星的生命周期和超新星创造的元素的起源，例如碳，铁和金。”
BTSBOT从Zwicky Transient设施中检测到新发现的Supernova，名为SN2023TYK（SN2023TYK）（ZTF）是加利福尼亚州的机器人摄像头每两天扫描北方天空。
为了将步伐置于透视上，ZTF于10月3日在夜空中拍摄了宇宙爆炸，而BTSBOT在10月5日在ZTF的数据中找到了超新星。与其他机器人仪器进行沟通后，BTSBOT能够确认该事件并将该事件归类为类型IA超新星，公开分享报告10月7日。
“ ZTF在过去的六年中一直在运作，在那段时间里，我和其他人在视觉上花费了超过2,000小时来检查候选人，并确定要使用光谱检查观察到哪些，”说加利福尼亚理工学院（CALTECH）的天文学家Christoffer Fremling。
“在我们的工作流程中添加BTSBOT将消除我们花时间检查这些候选人的需求。”
尽管和，它们并不那么普遍，也不容易发现。传统的检测方法依赖于天文学家在视觉上检查来自机器人望远镜的大量数据，这些数据不断地扫描夜空中的新光源。
“自动化软件向人类提供了候选爆炸列表，他们花时间验证候选人并执行光谱观察，”米勒解释。
“我们只能确定地知道，候选人是通过收集其频谱的真正新闻 - 源的分散光，这揭示了爆炸中存在的元素。”
这是一个耗时的过程，据估计，天文学家只发现了宇宙中所有超新星的一小部分。
BTSBOT自动询问了另一种称为光谱能分配机器的机器人仪器（七）对潜在超新星进行广泛的观察，以收集其频谱。获得此频谱后，SEDM将其发送给加州理工学院Snias（由Fremling开发）以对超新星进行分类。
到天文学家，因为它们可以习惯。
“模拟的性能非常出色，但是您从不真正知道如何将其转化为现实世界，直到您真正尝试它为止，”说Rehemtulla。 “一旦SEDM和自动分类的观察来自SniasCore，我们就会感到巨大的救济浪潮。”
能力对于新物体，更有效，有效地可以发现许多新的超新星。 BTSBOT可以释放天文学家专注于并提供宝贵的见解。
“一旦打开并正常工作，我们实际上什么也不会做任何事情，”说Rehemtulla。 “我们晚上去睡觉，早上，我们看到了BTSBOT，而其他AIS则无与伦比地工作。”
