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银道面是银河系内绝大部分恒星所在区域形成的盘状平面。类星体是一种看起来类似恒星但实际上是在极其遥远距离外的高光度天体。其中心的超大质量黑洞通过吸积周围气体物质释放巨大能量，因此对研究超大质量黑洞的形成和演化至关重要。
据悉，过去数十年来，尽管类星体巡天取得了很大进展，但在天区覆盖范围上仍然存在不足。大型类星体巡天主要关注北天的高银纬天区，通常不覆盖银道面天区，再加上银道面方向上严重的尘埃消光、红化以及密集的星场，使寻找银道面背景类星体十分困难。这些因素导致观测到的银道面背景类星体样本较少，因而难以对银道面天体测量系统误差进行准确估计。
高精度的天体测量数据对研究银道面天体十分重要。为此，北京大学科维理天文与天体物理研究所吴学兵教授和傅煜铭博士所在的团队，构建了一种基于迁移学习的银道面背景类星体选源方法，利用机器学习算法训练分类模型，最终确定了16万多个银道面背景类星体候选体。
从2018年起，该团队通过与国内外研究团队合作，利用中国、美国、澳大利亚的5台天文望远镜，对银道面背景类星体候选体开展光谱观测证认工作。
吴学兵教授介绍，较大的银道面背景类星体样本有助于建立更好的天体测量参考架，提高银道面天体测量的精度，便于更好地了解银河系的结构和运动学性质。“此次研究结果验证了我们对银道面背景类星体选源方法的有效性，将类星体的系统搜寻拓展到了银道面方向的密集星场区域，为后续大样本的银道面背景类星体巡天打下了坚实基础。”他说。
该团队预期，在未来两年中将证认约200个位于银纬5度以内的背景类星体，并通过我国郭守敬望远镜的光谱巡天证认上千个银纬20度以内的背景类星体。此外，银道面背景类星体候选体的天体测量应用研究也正在开展中。
