西班牙巴塞罗那大学领衔的国际团队在最新一期《自然·天文》发表一项研究成果称，他们开发出一套名为CIGaRS的宇宙学数据分析框架，相比传统方法，其将利用Ia型超新星测量暗能量的精度大幅提升。未来在发现的大量超新星中，科学家将能提取出更为丰富的信息。

Ia型超新星是一类爆发亮度极为稳定的恒星爆炸，天文学家将其视为宇宙中的“标准烛光”。知道它的真实亮度，就能根据观测到的明暗程度推算出距离，进而反推出宇宙膨胀的速度。过去三十年间，暗能量的存在正是通过观测这类超新星才被发现的。

不过，这种测量方法面临一个现实瓶颈。目前正在建设的鲁宾天文台即将启动一项名为LSST的大规模巡天计划，预计会发现数以百万计的超新星。

传统的做法是先找到这颗超新星所在的星系，用星系的光谱来估算距离，再用模板去模拟亮度曲线。这种方法在少量样本时可行，但当样本量扩大到百万级别时，误差也会随之放大，反而让暗能量的测量结果变得模糊。

CIGaRS框架的思路是把基于模拟的统计推断方法和机器学习结合起来，对每一颗Ia型超新星进行端到端的统一建模。简单来说，就是把超新星本身的特性、所在星系的情况、星际尘埃的影响，以及宇宙膨胀的历史等12个因素，全部放进数学框架里同时计算，这样一来，仅仅依靠测光的照片，就能得出接近光谱测量精度的距离数据。

研究团队在LSST的模拟数据上进行了测试，结果显示，CIGaRS对暗能量各项参数的约束能力，比目前主流的分析方法提升了大约4倍，而且对模型设定错误的容忍度更高。

新框架训练数据来自模拟生成的超新星图像，实际使用时只需要输入真实的测光数据，不需要额外运行光谱处理流程。这对LSST每周产生TB级数据量的节奏来说，几乎是必不可少的技术储备。这套框架同样可以用于欧洲的欧几里得空间望远镜和美国未来的罗曼空间望远镜的数据处理。

暗能量究竟是什么，至今仍然是宇宙学最大的未解之谜。目前的观测数据表明，暗能量的行为大致接近爱因斯坦提出的宇宙常数，但两者之间还存在细微的差异，CIGaRS的出现有望让天文学家真正判断它。（记者张梦然）