一组天文学家利用耶鲁大学超级计算机首次确定，密度较高的环境中的星系比宇宙中密度较低的区域中的星系大约 25%。

这一发现源自研究人员此前开发的 800 万个星系形状和大小的大型目录，它全面展示了星系结构与其所处环境之间的联系。

研究人员表示，这一发现还可能为分析下一代天文调查的大型数据集提供有用的新工具。

“这是解决数十年来该领域相互矛盾的结果的重要一步，”耶鲁大学前博士生、现华盛顿大学 LSST-DA Catalyst 博士后研究员、《天体物理学杂志》一项新研究的主要作者阿里特拉·戈什 (Aritra Ghosh ) 说。戈什也是耶鲁大学的客座研究员。

这一新发现得益于星系形态后验估计网络 (GaMPEN)，这是研究团队专门为快速处理大量天文图像数据而开发的机器学习工具。GaMPEN 还估计了它所预测的星系结构参数的不确定性。研究人员表示，在这方面，它比天文学家目前使用的最先进的替代方案准确率高出约 60%。

GaMPEN 可以在不到一毫秒的时间内确定单个星系的结构。

研究人员利用该工具创建了一个目录，列出了超级超主相机斯巴鲁战略计划中发现的 800 万个星系的形状和大小，该计划由位于夏威夷的斯巴鲁望远镜对 1,400 平方度的天空进行了调查。这项工作发表在2023 年《天体物理学杂志》的一项研究中。