由Spitzer Space望远镜上的IRAC相机看到的红外暗云的假彩色红外图像称为“蛇”。天文学家使用新的计算搜索和检测算法从IRAC的天空测量图像中产生了一种新的IRDC目录。（蓝点是尘埃相对缺陷的星星，而红点是嵌入在云中的年轻星星。）NASA，JPL-CALTECH /
S。Carey（SSC / CALTECH）
红外乌云（IRDC）是在天空中看到的冷尘和天然气的黑色斑块，抵御我们的银河系中的热尘的明亮漫射红外发光。这些IRDC，巨大和富含分子，是星级出生的天然网站 - 天文学家积极研究它们的主要原因之一。
IRDC首先由两个早期空间红外任务，红外空间天文台和中间电机空间实验检测，但Spiter上的IRAC相机随着其显着增强的灵敏度和空间分辨率而彻底改变了该领域。在去年2月关闭之前，IRAC已经完成了乳白色的几次调查，天文学家一直在使用红外图像来识别和分析IRDC的特征。
Subsillimeter阵列和Alma设施，在诸如冷分子气体的亚颌下波长的高灵敏度和分辨率下运行，使天文学家能够跟进这些新发现的来源，并确定气体温度，密度和运动，导致我们对这些恒星苗圃中最早的明星形成阶段的理解进展。
一个问题限制研究一直是缺乏IRDC的最新目录。有三个主要困难：IRDC尺寸可以很大差异，从那些非常延长的人（大小超过一个轻微的尺寸）到百分之百倍（当然他们的距离是它们的角度外观的关键），它们的形状通常是不规则的并且不定期，它们通常通常位于具有数百个其他来源的复杂区域。搜索乳白色的方式是一项艰巨的任务。
CFA天文学家Jyothish Pariu和Joe Hora刚刚完成了使用从IRAC红外图像中提取的18,845个对象的IRDC目录，这些目录使用他们开发的新计算机算法使用轮廓查找和所谓的神经网络方法。该技术扫描云的暗边缘和闭合轮廓的图像，并评估可以扩展到其他调查的自动化的客观技术中检测的可靠性。
新目录的结果与早期的调查结果吻合良好，但除了找到更多对象之外，新目录还包含更多的低对比度区域的IRDC，并且还确认了许多先前识别的IRDC实际构成的IRDC两个或多个较小的物体。
参考：“红外暗云定位的半自动计算方法：红外乌云的目录，“Jyothish Pari和Joseph L. Hora，太平洋的天文学学会出版物，132,1220。
