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????在現(xiàn)代天文研究中，準(zhǔn)確識別天體類型是理解宇宙結(jié)構(gòu)、星系演化及暗物質(zhì)分布等關(guān)鍵科學(xué)問題的基礎(chǔ)。由于不同類型的天體輻射機(jī)制存在顯著差異，天文學(xué)家通常依賴光譜觀測進(jìn)行分類。然而，獲取光譜需耗費(fèi)大量觀測資源且難以在大規(guī)模巡天中實(shí)現(xiàn)全面覆蓋。因此，目前大多天體缺乏光譜數(shù)據(jù)，進(jìn)而長期制約學(xué)界對宇宙中海量天體的系統(tǒng)性研究。相比之下，圖像觀測能夠在較短時(shí)間內(nèi)完整覆蓋觀測視場，并探測到比光譜觀測更暗的天體目標(biāo)。同時(shí)，測光數(shù)據(jù)可構(gòu)建用于揭示天體輻射機(jī)制的多波段能譜（SED），并提供天體的形態(tài)信息，為分類提供額外維度的信息。但是，僅依賴圖像形態(tài)或SED特征進(jìn)行分類會(huì)存在一定的簡并性。例如，高紅移類星體與恒星在圖像中都表現(xiàn)為點(diǎn)源，不易區(qū)分；而在顏色空間中，不同類型天體或出現(xiàn)重疊，導(dǎo)致分類錯(cuò)誤。針對上述問題，中國科學(xué)院云南天文臺博士封海成團(tuán)隊(duì)聯(lián)合鄭州大學(xué)博士李瑞、意大利那不勒斯費(fèi)德里科二世大學(xué)教授Nicola R. Napolitano，提出了多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并創(chuàng)新性地融合了天體形態(tài)特征與SED信息，實(shí)現(xiàn)對恒星、類星體及星系等天體的高精度自動(dòng)識別。該方法已應(yīng)用于歐洲南方天文臺千平方度巡天項(xiàng)目（KiDS）第五次數(shù)據(jù)發(fā)布的1350平方度天區(qū)，完成了超2700萬個(gè)r波段亮于23等天體的分類。該研究對中國空間站巡天望遠(yuǎn)鏡等大規(guī)模多波段巡天項(xiàng)目具有重要參考價(jià)值。隨著這些項(xiàng)目的陸續(xù)開展，預(yù)計(jì)將產(chǎn)生數(shù)十億個(gè)天體觀測數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)分類方法相比，基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)方法將為快速、自動(dòng)化、高精度天體分類提供有力的技術(shù)支撐。進(jìn)一步，該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃擴(kuò)展模型的適應(yīng)性，并將其應(yīng)用于更大規(guī)模的巡天數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，持續(xù)推動(dòng)天文數(shù)據(jù)處理由“量”向“智”的轉(zhuǎn)變，為構(gòu)建高質(zhì)量天文數(shù)據(jù)庫與揭示宇宙演化規(guī)律提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。近日，相關(guān)研究成果以Morpho-photometric Classification of KiDS DR5 Sources Based on Neural Networks: A Comprehensive Star–Quasar–Galaxy Catalog為題，發(fā)表在《天體物理學(xué)報(bào)增刊》（The Astrophysical Journal Supplement Series）上。研究工作得到國家自然科學(xué)基金委員會(huì)、科學(xué)技術(shù)部、云南省、中國載人航天工程的支持。論文鏈接不同類型天體在SED、光譜特征和空間形態(tài)上的差異基于20000個(gè)天體樣本得到的分類結(jié)果混淆矩陣