探索塑造宇宙的无形力量

2025年3月，欧洲空间局（ESA）的欧几里得任务发布了首批勘测数据，为科学界揭开了深空区域的壮丽景象。此次发布的数据以三幅马赛克图的形式呈现，覆盖了广阔的天空区域，展示了数十万个形状和大小各异的星系，并首次对380000多个星系以及500个引力透镜候选者进行了分类调查。

ESA科学主任卡罗尔·蒙代尔教授表示：“欧几里得证明了自己是终极探索机器。它正在以最宏大的规模勘测星系，使我们能够探索宇宙的历史和塑造宇宙的无形力量。”更重要的是，这批丰富的信息为科学家们提供了一个“数据金矿”，帮助他们深入研究和解决现代科学中一些最有趣的问题。

欧几里得：翻开宇宙图集全新篇章

欧几里得任务已在天空中确定了3个深空区域，这些区域将成为未来很长一段时间天文学界的观测核心目标。

在初步观测中，欧几里得对每个区域进行了一次扫描，发现了2600万个星系。其中最远的星系距离地球达105亿光年，而这些星系中还包含一小部分明亮的类星体。接下来的几年内，欧几里得将对这3个区域进行30次至52次的重复观测，捕捉更多遥远星系的细节。预计到2030年任务结束时，这些深空区域的数据将变得极其“深入”。

而即使是首次发布的63平方度（相当于满月面积的300多倍）天空数据也足以让人惊叹。这批数据预示着欧几里得最终完成的“宇宙地图集”的宏大规模：高分辨率覆盖整个天空的三分之一，即14000平方度。这张地图不仅能涵盖星系的分布，还包括强引力透镜现象、星团结构以及恒星形成的详细信息。

团队称，尽管只有完成整个调查后，人们才能充分看到欧几里得的潜力，但目前的数据已让人们首次窥见那些宏伟星系的大尺度组织结构。

人工智能：与人类联手解析星系演化

欧几里得任务预计将在6年内拍摄超过15亿个星系的图像，每天返回约100GB的数据量。如此庞大的数据集给搜索、分析和编目星系带来了前所未有的挑战。而人工智能（AI）算法的进步，将发挥关键作用。

通过AI技术，科研团队能够在几周内提供尖端科学成果，而过去类似规模的研究可能需要数年时间才能完成。例如，ZoobotAI算法创建了第一个包含超过380000个星系的详细目录，并根据螺旋臂、中心棒和潮汐尾等特征进行了分类，通过这些特征可推断出星系合并的历史。

此次发布的首份星表仅占欧几里得任务生命周期内预计拍摄星系总数的0.4%。然而，这一初步成果已显示出巨大潜力。最终星表将比以往测量的星系数量至少高出一个数量级，可帮助科学家解答诸如螺旋臂如何形成，以及超大质量黑洞如何生长等问题。

欧几里得任务被认为是一座“数据金矿”，科研团队联手AI，会从中提取星系内部结构到外部环境的全面分析，揭示星系演化的全貌，再将星系演化研究扩展到更大的宇宙学目标，如暗物质和暗能量的性质。

引力透镜：揭示暗物质分布未解之谜

引力透镜效应是欧几里得任务的重要工具之一。其原理是来自遥远星系的光线，经过前景中的正常物质和暗物质时会发生弯曲和扭曲，这种现象被称为引力透镜效应，当这种扭曲非常明显时，就形成了所谓的“强透镜效应”，会产生爱因斯坦环、弧线和多重成像透镜等特征。而当背景源的扭曲程度较小时，则表现为“弱透镜效应”。

通过AI模型的初步筛选，随后由公民科学家进行检查并交由专家审查和建模，欧几里得任务于3月19日发布了第一份包含500个星系间强透镜候选体的目录——其中几乎所有候选体都是之前未知的。

借助这些模型，欧几里得预计还将在2026年底前捕捉到约7000个候选者，到任务结束时记录约100000个星系间的强透镜事件，这比目前已知的数量高出约100倍。

此外，欧几里得还能通过统计分析大量星系来检测“弱透镜效应”，从而揭示宇宙中暗物质分布的微妙变化。同时，欧几里得也将测量100亿年宇宙历史中数十亿个星系的扭曲形状，提供宇宙中暗物质分布的三维视图。

欧几里得任务主管皮埃尔·费鲁伊特总结称，得益于其前所未有的勘测能力，欧几里得任务正在迅速覆盖越来越大的天空区域。此次数据发布只是一个开始，但人们看到，欧几里得、AI、公民科学和专家的知识，正在结合到同一个“发现引擎”中。

作者：张梦然