科學家從5億個疑似信號中找到81個快速射電暴候選體

　　快速射電暴是近幾年最受關注的天文現象之一。自Duncan Lorimer等人于2007年在帕克斯（Parkes）64米射電望遠鏡的數據庫中發現第一個快速射電暴以來，全球諸多射電望遠鏡紛紛開展對這類新現象的觀測，如今快速射電暴的觀測樣本數量已達到數百例。

　　中國科學院紫金山天文臺高能時域天文研究團組近幾年開展快速射電暴研究，已經完成的主要工作之一是利用帕克斯望遠鏡的觀測數據構建了一個完整的單脈沖數據庫。該數據庫內包含了快速射電暴標準搜尋方法所尋找出的5.6億個信噪比大于7的單脈沖疑似信號。

　　常用的篩選方法無法對全部的疑似信號進行區分，只能進一步縮小信號的數目，再在較少的樣本中通過人眼挑選可信的信號，費時費力。中澳天文聯合研究中心ACAMAR博士后張松波及其所在的紫臺高能時域天文團組博士研究生楊軒、孫天瑞等人引入機器學習算法，訓練殘差神經網絡對所有信號進行圖像識別，開發出了一套能對所有候選體信號進行統一、高效的篩選機制，并將之應用到了基于帕克斯望遠鏡數據構建的單脈沖數據庫中。

　　結合模擬信號的結果，利用這一方法最終成功找到81例新的快速射電暴候選體，其空間分布見圖1。這些候選體的色散量都超出了銀河系的貢獻大小，且在帕克斯望遠鏡的多波束觀測中只被其中一個波束探測到，表明它們來自地面射電干擾的可能性很小。進一步將此81個候選體和當前已發表的快速射電暴樣本進行輻射能量、脈沖寬度的累積分布進行對比（見圖2），統計結果顯示兩個樣本在長尾端的冪律分布指數非常接近，說明新發現的81個候選體和已有的快速射電暴樣本在統計行為上是一致的。同時，輻射能量分布表明新候選體在低能端的事件數目高于已知快速射電暴，意味著以往的快速射電暴樣本在低能端可能是不完備的。這一發現說明以往的搜尋方法還存在不足，可能有非常多信號稍暗弱的快速射電暴被遺漏。這對從觀測角度嚴格判定射電信號是否為快速射電暴提出了挑戰。此外，這些新發現的候選體也將為搜索更大樣本的重復暴提供較有價值的預選目標。

　　射電觀測采集數據量日益巨大，帕克斯望遠鏡的上一代多波束接收機4年的觀測數據產生了上億個單脈沖信號。如今正在建設更多、更大的新的射電望遠鏡，中國500米口徑球面射電望遠鏡FAST、澳大利亞平方公里陣探路者望遠鏡ASKAP，以及正在建設中的平方公里陣列望遠鏡SKA都正在或即將展現更高的靈敏度，同時也將帶來更為驚人的數據量。例如，SKA未來正常運行一天的觀測數據量甚至可以達到PB量級，將無法對原始的觀測數據進行長時間的存儲，這也將對信號的篩選方法提出極高要求。本工作結合單脈沖數據庫的大數據管理，以及機器學習的篩選機制，開發了一套對大量的觀測數據進行統一高效處理的方法，展示了數據庫存儲結合機器學習解決方案的可行性，有望為未來大數據時代的射電觀測領域提供新思路。

　　以上工作近期在英國《皇家天文學會月刊》（MNRAS）上在線發表，這是紫金山天文臺與中國科學技術大學、上海交通大學、貴州師范學院以及澳大利亞聯邦科學與工業研究組織、西悉尼大學、西澳大學等開展中澳合作項目的研究成果。此項工作得到了中澳合作項目ACAMAR博士后計劃、國家自然科學基金委杰出青年項目和FAST專項項目等的資助。

　　圖1：銀道坐標系下帕克斯望遠鏡觀測天區的空間分布圖。橙色星號展示了81個快速射電暴候選體的分布，灰色陰影區域展示了1997至2001年望遠鏡的觀測區域。5個紫色星號則是帕克斯望遠鏡早先已經公開發表的在2001年探測到的快速射電暴（包括Lorimer等人發現的第一個快速射電暴）。

　　圖2：快速射電暴候選體（本工作）與中心頻率在1.3 GHz附近探測到的快速射電暴現有樣本在各向同性輻射能量和脈沖寬度累積分布方面的比較。分布長尾端用冪律分布的虛線進行了擬合。垂直虛線表示能量和寬度的冪律拐折處。