Ben Wang

Decennia van multikanaalsurveys (zoals SDSS), voornamelijk uit objecten met een lage helderheid op lage roodverschuiving (𝑧 < 1), waar de verduisterde fractie verge- lijkbaar is met die van de Type-1-populatie en over het algemeen afneemt met toenemende helderheid (bijv., Zakamska et al. 2003a; Reyes et al. 2008a; Lawrence & Elvis 2010a). Re- cente JWST-ontdekkingen van een overvloed aan verduisterde actieve populaties — zoals de ‘Little Red Dots’ (LRD’s) bij 𝑧 ≈ 4 − 9 — wijzen echter op een drastisch hogere verduisterde fractie in het vroege heelal (Type-2:Type-1 ≈ 103−4 : 1) (bijv., Matthee et al. 2023; Greene et al. 2023; Kocevski et al. 2023). Volgens het Soltan-argument impliceert dit dat significante SMBH-groei plaatsvond bij 𝑧 ≳ 4. Het blijft echter onduidelijk of een even massieve ver- duisterde populatie ontbreekt in tellingen tijdens de kosmische middag (2 < 𝑧 < 4), wat aanzienlijke onzekerheid creëert bij het in kaart brengen van de volledige geschiedenis van SMBH-accretie. Om deze kloof te overbruggen en de helderste Type-2 QSO’s tijdens de kosmische middag en daarbuiten op te sporen, hebben wij een nieuwe mid-IR-selectietechniek ontwikkeld op basis van fotometrie van SDSS, DESI en WISE. Door ons te richten op IR-heldere (fluxW4 > 5 mJy), optisch zwakke (𝑟 > 23) en extreem rode (𝑟 − 𝑊 4 > 8.38) bronnen, hebben we een pilotstudie uitgevoerd in SDSS Stripe 82, die later werd uitgebreid tot een ∼14.000 deg2 grote hemelsurvey. Spectroscopische follow-up met Gemini/GNIRS, Keck/LRIS en Keck/KCWI leverde een uitzonderlijk hoog succespercentage van 83% op, waarmee 53 nieuwe Type-2 QSO’s werden bevestigd. Cruciaal is dat, in tegenstelling tot eerdere surveys die voorname- lijk objecten op lage 𝑧 vonden, 75% van onze nieuw ontdekte verduisterde QSO’s zich bevindt op 𝑧 > 2. Analyse van hun spectrale energieverdelingen (SED’s) onthult bolometrische helderhe- den van 𝐿bol = 1046.3 − 1048.1 erg s−1 en SMBH-massa’s van 108.2 − 1010.0 𝑀 ⊙ (uitgaande van de Eddington-limiet). Vergeleken met eerder bekende Type-2 AGN vertoont onze steekproef helderdere stoftori, rodere optisch-IR-kleuren en SED-vormen die opmerkelijk veel lijken op die van JWST LRD’s. Hun spectra vertonen een opvallende diversiteit: terwijl de meeste karakteristieke smalle lijnen laten zien (FWHM < 2000 km s−1 ), onthult ongeveer een derde van de steekproef brede H𝛼-emissie ondanks hun optische Type-2-classificaties. Om het circumgalactisch medium (CGM) van deze extreme bronnen te onderzoeken, voerden we integrale-veldspectroscopie uit met Keck/KCWI en submillimeterwaarnemin- gen met ALMA. We stelden vast dat 80% (12/14) van de onderzochte Type-2 QSO’s enorme Ly𝛼-nevels bezit die zich uitstrekken over > 20′′ (∼ 160 kpc), waarbij sommige uitgebreide CIV- en HeII-emissie vertonen, wat wijst op buitengewoon gasrijke omgevingen. Aanvul- lende ALMA-waarnemingen van [CI] en CO(4-3) voor zes objecten op 𝑧 ∼ 2 tonen aan dat deze verduisterde QSO’s zich in massieve halo’s bevinden, inclusief één extreem systeem dat omringd wordt door drie begeleidende sterrenstelsels. Uiteindelijk levert dit onderzoek drie belangrijke conclusies op met betrekking tot de evolutie van QSO’s: (1) De aanzienlijke spectrale diversiteit binnen onze steekproef — in het bijzonder de aanwezigheid van brede H𝛼 in ogenschijnlijk verduisterde bronnen — geeft aan dat de Type-1/Type-2-tweedeling niet uitsluitend verklaard kan worden door een een- voudige, op oriëntatie gebaseerde unificatie; evolutionaire en intrinsieke fysische variaties moeten een rol spelen. (2) Hoewel de verduisterde fractie bij lage roodverschuiving strikt afneemt met toenemende helderheid, heeft onze survey met succes een populatie van de helderste QSO’s blootgelegd die tijdens de kosmische middag zwaar verduisterd blijven, waardoor traditionele classificatiegrenzen vervagen en een continue populatie van QSO’s met gemengde eigenschappen bij hoge roodverschuiving wordt aangetoond. (3) Onze ro- buste multi-golflengte-aanpak bewijst dat mid-IR-selectie een zeer efficiënte methode is om systematisch de helderste verduisterde zwarte gaten in het verre heelal te ontdekken en te bestuderen. De snelle evolutie van kunstmatige intelligentie (AI) — van traditionele neurale netwer- ken tot moderne Large Language Models (LLM’s) — heeft onze wetenschappelijke methodo- logie fundamenteel hervormd. Tegelijkertijd heeft de exponentiële groei van astronomische gegevens uit moderne hemelsurveys het vakgebied getransformeerd, wat zowel ongekende kansen als formidabele analytische uitdagingen met zich meebrengt. In dit nieuwe, data- gedreven tijdperk is de vraag hoe AI-technologieën het beste met wetenschappelijk onder- zoek kunnen worden geïntegreerd, niet alleen om gegevens te verwerken maar om werkelijk nieuwe wetenschap te ontdekken en te formuleren, uitgegroeid tot een bepalende kwestie van onze generatie. Om dit aan te pakken, hebben wij een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) ontwikkeld om automatisch gedempte Ly𝛼-systemen (DLA’s) te identificeren binnen de Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI)-survey, waarmee we de buitengewone ef- ficiëntie van machinaal leren demonstreren voor het extraheren van zwakke signalen uit enorme astronomische datasets. Bovendien ontwierpen we een nieuwe benchmark om het fysisch redeneervermogen en de visueel-dynamische capaciteiten van state-of-the-art grote multimodale modellen (LMM’s) te evalueren met behulp van gesimuleerde biljartscenario’s, waarmee we de grenzen van het machinale begrip van natuurwetten verkennen. Vooruitkij- kend ligt de volgende grens in de transitie van AI van een passief analytisch instrument naar een actieve samenwerkingspartner die in staat is tot autonome hypothesevorming en com- plex fysisch redeneren. Uiteindelijk zullen deze geavanceerde basismodellen fungeren als de cruciale brug tussen heterogene multi-golflengtedatasets en de theoretische astrofysica, waardoor volledig nieuwe paradigma’s van kosmische ontdekking worden ontsloten.