科技日報記者 張夢然

2025年3月，歐洲空間局（ESA）的歐幾里得任務發布了首批勘測數據，為科學界揭開了深空區域的壯麗景象。此次發布的數據以三幅馬賽克圖的形式呈現，覆蓋了廣闊的天空區域，展示了數十萬個形狀和大小各異的星系，并首次對380000多個星系以及500個引力透鏡候選者進行了分類調查。

ESA科學主任卡羅爾·蒙代爾教授表示：“歐幾里得證明了自己是終極探索機器。它正在以最宏大的規模勘測星系，使我們能夠探索宇宙的歷史和塑造宇宙的無形力量?！备匾氖?，這批豐富的信息為科學家們提供了一個“數據金礦”，幫助他們深入研究和解決現代科學中一些最有趣的問題。

歐幾里得：翻開宇宙圖集全新篇章

歐幾里得任務已在天空中確定了3個深空區域，這些區域將成為未來很長一段時間天文學界的觀測核心目標。

在初步觀測中，歐幾里得對每個區域進行了一次掃描，發現了2600萬個星系。其中最遠的星系距離地球達105億光年，而這些星系中還包含一小部分明亮的類星體。接下來的幾年內，歐幾里得將對這3個區域進行30至52次的重復觀測，捕捉更多遙遠星系的細節。預計到2030年任務結束時，這些深空區域的數據將變得極其“深入”。

而即使是首次發布的63平方度（相當于滿月面積的300多倍）天空數據也足以讓人驚嘆。這批數據預示著歐幾里得最終完成的“宇宙地圖集”的宏大規模：高分辨率覆蓋整個天空的三分之一，即14000平方度。這張地圖不僅能涵蓋星系的分布，還包括強引力透鏡現象、星團結構以及恒星形成的詳細信息。

團隊稱，盡管只有完成整個調查后，人們才能充分看到歐幾里得的潛力，但目前的數據已讓人們首次窺見那些宏偉星系的大尺度組織結構。

人工智能：與人類聯手解析星系演化

歐幾里得任務預計將在6年內拍攝超過15億個星系的圖像，每天返回約100GB的數據量。如此龐大的數據集給搜索、分析和編目星系帶來了前所未有的挑戰。而人工智能（AI）算法的進步，將發揮關鍵作用。

通過AI技術，科研團隊能夠在幾周內提供尖端科學成果，而過去類似規模的研究可能需要數年時間才能完成。例如，ZoobotAI算法創建了第一個包含超過380000個星系的詳細目錄，并根據螺旋臂、中心棒和潮汐尾等特征進行了分類，通過這些特征可推斷出星系合并的歷史。

此次發布的首份星表僅占歐幾里得任務生命周期內預計拍攝星系總數的0.4%。然而，這一初步成果已顯示出巨大潛力。最終星表將比以往測量的星系數量至少高出一個數量級，可幫助科學家解答諸如螺旋臂如何形成，以及超大質量黑洞如何生長等問題。

歐幾里得任務被認為是一座“數據金礦”，科研團隊聯手AI，會從中提取星系內部結構到外部環境的全面分析，揭示星系演化的全貌，再將星系演化研究擴展到更大的宇宙學目標，如暗物質和暗能量的性質。

引力透鏡：揭示暗物質分布未解之謎

引力透鏡效應是歐幾里得任務的重要工具之一。其原理是來自遙遠星系的光線，經過前景中的正常物質和暗物質時會發生彎曲和扭曲，這種現象被稱為引力透鏡效應，當這種扭曲非常明顯時，就形成了所謂的“強透鏡效應”，會產生愛因斯坦環、弧線和多重成像透鏡等特征。而當背景源的扭曲程度較小時，則表現為“弱透鏡效應”。

通過AI模型的初步篩選，隨后由公民科學家進行檢查并交由專家審查和建模，歐幾里得任務于3月19日發布了第一份包含500個星系間強透鏡候選體的目錄——其中幾乎所有候選體都是之前未知的。

借助這些模型，歐幾里得預計還將在2026年底前捕捉到約7000個候選者，到任務結束時記錄約100000個星系間的強透鏡事件，這比目前已知的數量高出約100倍。

此外，歐幾里得還能通過統計分析大量星系來檢測“弱透鏡效應”，從而揭示宇宙中暗物質分布的微妙變化。同時，歐幾里得也將測量100億年宇宙歷史中數十億個星系的扭曲形狀，提供宇宙中暗物質分布的三維視圖。

歐幾里得任務主管皮埃爾·費魯伊特總結稱，得益于其前所未有的勘測能力，歐幾里得任務正在迅速覆蓋越來越大的天空區域。此次數據發布只是一個開始，但人們看到，歐幾里得、AI、公民科學和專家的知識，正在結合到同一個“發現引擎”中。