机器学习复核历史底片:神秘瞬变源与核试验时间强相关

coherence · x · 2026-10-13

Beatriz Villarroel 团队在《Scientific Reports》发表同行评审论文,用机器学习验证历史天文底片中「出现又消失的星状瞬变源」现象。模型用 250 组相隔 30 分钟的图像对(专家标注真实/底片缺陷)训练,AUC=0.81,敏感度与特异度均为 0.71。在 107,875 个已识别瞬变上部署后:控制 ML 伪影,核试验前后 ±1 天「核窗口」内的瞬变数显著偏高(p=0.024),最可能真实的瞬变更集中于核窗口(p<0.0001);地球阴影区瞬变显著偏少(shadow deficit,p<0.001),且污染越少相关性越强,与核试验的关联在试验前 24 小时最强。结果支持历史底片中存在未被识别的瞬变天体群体。