白矮星食人族的爆炸不均匀，这在多年里扭曲了对暗能量的认知

新闻简述

巴塞罗那大学（UB）的科学家推出了新的人工智能系统CIGaRS（“Combined Inference and Galaxy‑Related Standardisation”），它提高了Ia型超新星距离测量的精度，从而改进了宇宙膨胀速率的估计。研究结果发表在《Nature Astronomy》杂志上。

CIGaRS 的功能
- 将超新星及其宿主星系的数据整合为一个自洽模型。
- 处理来自 Vera C. Rubin 天文台（LSST）的观测流。
- 用光度图像和神经网络代替传统的光谱测量。

因此，该系统更准确地确定：
1. 爆发为 Ia 型超新星的恒星年龄。
2. 这些恒星的金属丰度（重元素浓度）。
3. 对象距离，直接影响宇宙膨胀测量。

重要性
- Ia 超新星被视为“标准烛光”，因为白矮星在几乎相同的临界质量下发生核聚变爆炸，可用其亮度衡量距离。
- 1998 年对超新星的观测揭示宇宙加速膨胀，并提出了占约68% 能量预算的“暗能量”概念。
- 最近发现，超新星亮度略受宿主星系环境影响：大/老星系中的爆炸与年轻星系中的不同。

CIGaRS 通过同时模拟所有关键因素（宿主星系属性、星际尘埃效应、爆发频率等），而非逐步校正，提升了对数万超新星距离测量的精度。

与未来观测的关联
Vera C. Rubin 天文台将开展 Legacy Survey of Space and Time（LSST）——十年天空巡天，每隔几夜使用大口径反射望远镜扫描可见区域。CIGaRS 对处理 LSST 大量光度数据尤为重要，将成为精确确定宇宙膨胀参数的关键工具。

核心引述

> “模拟宇宙的强大方法是用计算机进行仿真，”拉乌尔·希门尼斯说。
> “这使我们能够同时调整所有参数，以预测我们所处的宇宙……此类系统性对我们的结论影响，可能是当前宇宙模型中最重要缺失的成分。”

因此，新人工智能平台 CIGaRS 为更精确的宇宙学测量铺平道路，并帮助更好地理解暗能量的本质。