近年来，天文学家们发现了大量的射电源，数量已经高达400万个，使得天文学研究的数据量急剧增加。与此同时，天文学家们也在不断发现更多的黑洞，但处理如此庞大的数据量却令他们束手无策。在这个挑战面前，他们开始寻求电脑的帮助。通过大数据分析和机器学习算法，科学家们希望能够利用电脑的强大计算能力来帮助他们寻找更多的黑洞。这种跨界合作将天文学和计算机科学结合起来，展现了人工智能在天体研究领域的巨大潜力。在这个合作中，电脑不只是处理数据，更是与天文学家们一同探索宇宙深处的奥秘。
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科学家们正在寻求公众的帮助，以寻找数十万个星系的起源，这些星系是由有史以来人类所建造最大射电望远镜阵列之一的LOFAR发现。这些绵延数千光年的神秘物体从何而来？一个新的公民科学项目，LOFAR无线电星系物园，给任何拥有计算机的人，提供了一个令人兴奋的可能性，可以加入寻找这些星系中心黑洞位置的过程中来。
天文学家使用射电望远镜来拍摄射电天空的图像，就像哈勃太空望远镜这样的光学望远镜，拍摄制作恒星和星系的地图一样。不同的是，用射电望远镜拍摄的图像与光学望远镜看到的非常不同。在射电天空中，不能直接看到恒星和星系，而是可以探测到大量复杂的结构，这些结构与星系中心的大质量黑洞有关。超大质量黑洞周围的大多数尘埃和气体都会被黑洞消耗掉，但部分物质会逃逸并被喷射到深空中。
这种物质形成了巨大的极热气体羽流，正是这种气体形成了射电望远镜所观察到的大型结构。由荷兰射电天文学研究所（ASTRON）运营的低频阵列(LOFAR)望远镜正在继续对射电天空的观测，目前已发现400万射电源。其中几十万个具有非常复杂的结构。如此复杂，以至于很难确定哪些星系属于哪个射电源，或者换句话说，哪个黑洞属于哪个星系？
（上图所示）以着名的无线信号源3C236为例，左边是射电源，中间显示的是许多恒星和星系的光学图像，而右面的图像是无线电图像和光学图像叠加。在这种情况下，对于人眼来说，射电发射的来源是清楚的，位于射电图像中心的亮点状射电源。这就是驱动所有无线电活动的大质量黑洞所在的位置。从覆盖光学图像的地方，就可以识别出黑洞所在的星系。图片：Aleksandar Shulevski, Erik Osinga & The LOFAR surveys team
虽然国际LOFAR团队由来自18个国家的200多名天文学家组成，但还是实在太小了，无法承担这项艰巨的任务，即识别哪些射电结构属于哪个宿主星系。因此，LOFAR天文学家正在寻求公众的帮助。在公民科学项目“LOFAR无线电星系动物园”的背景下，公众查看LOFAR的图像和星系图像，然后将射电源与星系联系起来。LOFAR的新研究揭示了数百万以前未被探测到的射电源。
来自荷兰莱顿大学的Huub Röttgering说：在公众的帮助下，我们可以研究这些来源的性质：它们的黑洞在哪里？黑洞位于什么样的星系？ASTRON和莱顿大学的蒂姆·希姆韦尔(Tim Shimwell)解释了这一点为什么重要：公众参与人员任务是将射电源与合适的星系相匹配。这将帮助研究人员了解射电源是如何形成的，黑洞是如何演化的，以及大量物质是如何以如此史无前例的能量被喷射到深太空。
博科园｜研究/来自：荷兰射电天文学研究所
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