Домой Анонсы и новости ИИ самостоятельно нашел 1000 сверхновых, разобравшись в данных астрономов

ИИ самостоятельно нашел 1000 сверхновых, разобравшись в данных астрономов

28
0

24.11.2022, 07:13
Астрономы Калифорнийского технологического института использовали алгоритм машинного обучения для автономной классификации 1000 сверхновых. Алгоритм был применен к данным, полученным Zwicky Transient Facility, инструментом обзора неба, базирующимся в Паломарской обсерватории Калифорнийского технологического института. ИИ самостоятельно нашел 1000 сверхновых, разобравшись в данных астрономов ИИ самостоятельно нашел 1000 сверхновых, разобравшись в данных астрономов Алгоритм помогает астрономам анализировать открытия обсерватории Zwicky Transient Facility. California Institute of Technology Сегодня астрономы получают такую массу данных при наблюдении Вселенной, что люди уже с трудом справляются. Но ИИ может серьезно помочь

Астрономы Калифорнийского технологического института использовали алгоритм машинного обучения SNIascore для автономной классификации 1000 сверхновых. Алгоритм работает надежно: ни одной явной ошибки при перепроверке найдено не было. 

ИИ протянул астрономам руку помощи

«Мы знали, что как только мы обучим наши компьютеры распознавать такие события, как вспышка сверхновой, они снимут с нас большую нагрузку», — говорит Кристоффер Фремлинг, астроном Калифорнийского технологического института и один из разработчиков алгоритма SNIascore. — «SNIascore классифицировал свою первую сверхновую в апреле 2021 года, а полтора года спустя мы достигли важной вехи в 1000 сверхновых».

Обсерватория ZTF каждую ночь сканирует ночное небо в поисках так называемых переходных событий. К таким событиям относятся практически все, меняющие картину неба: от астероидов до черных дыр, которые только что поглотили звезды, и до взрывающихся сверхновых. ZTF каждую ночь отправляет сотни тысяч соообщений астрономам по всему миру, уведомляя их об этих событиях. Затем астрономы используют другие телескопы, чтобы отслеживать события и исследовать природу переходных объектов. К настоящему времени данные ZTF уже привели к открытию тысяч сверхновых.

Но с огромным потоком данных, который стремительно растет, члены команды ZTF уже не справляются. «Традиционное представление об астрономе, сидящем в обсерватории перед телескопом, несет в себе много романтики, но оно все дальше от реальности», — говорит Мэтью Грэм, ученый проекта ZTF и профессор астрономии Калифорнийского технологического института.

Первая тысяча сверхновых

Команда астрономов Калтеха разработала алгоритм машинного обучения SNIascore для классификации кандидатов в сверхновые. Сверхновые делятся на два больших класса: Тип I и Тип II. Сверхновые типа I лишены водорода, а сверхновые типа II богаты водородом. Сверхновая типа I возникает, когда массивная звезда «крадет» вещество у соседней звезды, что вызывает термоядерный взрыв. Сверхновая типа II возникает, когда массивная звезда коллапсирует под действием собственной гравитации.

В настоящее время SNIascore может классифицировать то, что известно как сверхновые типа Ia или «стандартные свечи». Это умирающие звезды, которые взрываются всегда с постоянной силой и всегда имеют одинаковую собственную светимость. Стандартные свечи Ia позволяют астрономам измерять скорость расширения Вселенной. Именно такие звезды позволили установить, что Вселенная расширяется ускоренно.  

Каждую ночь, после того как ZTF фиксирует вспышки в небе, которые могут быть сверхновыми, он отправляет данные на спектрограф в Паломаре, который находится всего в нескольких сотнях метров от него и называется SEDM (машина распределения спектральной энергии). SNIascore работает с SEDM, чтобы затем классифицировать, какие сверхновые, вероятно, относятся к типу Ia. В результате команда ZTF быстро создает надежный набор данных о сверхновых.

«SNIascore удивительно точен», — говорит Фремлинг. — «Мы не обнаружили ни одной явной ошибки при классификации сверхновых Ia с момента запуска в апреле 2021 года, и теперь мы планируем реализовать тот же алгоритм с другими средствами наблюдения».

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here