PRL 研究用机器学习重估银河系中心伽马射线过量，暗物质解释尚未被排除

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-17T18:08:49+08:00 · 更新 2026-06-17T18:14:16+08:00

核心结论

维也纳大学与劳伦斯伯克利国家实验室团队在 PRL 发表研究，把单个光子的能量信息纳入机器学习分析后，认为银河系中心伽马射线过量仍不能排除暗物质解释。该结论削弱的是部分脉冲星点源解释的确定性，不是直接发现暗物质。

维也纳大学 2026 年 6 月 17 日发布消息称，其与劳伦斯伯克利国家实验室等合作团队在 Physical Review Letters 发表研究，重新分析银河系中心伽马射线过量（Galactic Center Excess, GCE）。GCE 是银河系中心附近延伸数千光年的近球形伽马射线辉光，十多年来一直有两类主要解释：一类是暗物质自湮灭，另一类是大量未分辨的毫秒脉冲星。

新研究的变化不在于直接发现暗物质，而在于改写了“脉冲星解释已足够”的统计证据边界。团队训练了一个机器学习方法，用超过 100 万个模拟伽马射线观测样本同时评估空间与能谱信息；按发布文本说法，此前若只看空间分布，未分辨点源解释更容易得到支持，但把单个光子的能量信息纳入后，候选点源必须非常暗，暗到几乎难以同暗物质湮灭预期的发射区分。

这一点对高能天体物理和粒子物理都有影响。如果 GCE 主要来自毫秒脉冲星，银河系中心可能需要至少 3.5 万个此类极暗源，明显高于一些既有模型假设的几百到几千个数量级。反过来，暗物质解释并没有因此被证实，只是先前“暗物质基本可排除”的论证被削弱，GCE 仍是一个需要多波段观测、源族统计和粒子模型共同约束的问题。

这类研究的价值在于把方法学假设摆到台面上。机器学习在天体物理中越来越多用于弱信号分解，但训练样本、背景模型和仪器系统误差会影响结论；因此，本轮应把它看作对争议参数空间的重新打开，而不是对暗物质粒子性质的测量。后续更关键的是独立团队能否用不同模拟框架和费米数据处理流程得到相近结果。

来源：Newswise / University of Vienna；Physical Review Letters

信息来源

• Newswise / University of Vienna
• Physical Review Letters

可信度说明

来源为维也纳大学机构发布，研究发表于 *Physical Review Letters*，属于同行评议论文；但发布页未给出具体 DOI，且结论只说明暗物质解释“尚不能排除”，并非直接探测证据。机器学习模型和背景假设仍需独立再分析检验。

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