|
ИИ помогает понять суть космических взрывов
|
|
|
|
Ученые из Университета Уорика используют искусственный интеллект (ИИ) для анализа космических взрывов, известных как вспышки сверхновых. Их статья опубликована в журнале Monthly Notices Королевского астрономического общества. Многие звезды во Вселенной закончат свою жизнь в виде белых карликов — компактных звезд с массой Солнца и размером с Землю. Некоторые из этих белых карликов в конечном итоге взорвутся как сверхновые. Этот процесс протекает с высокой энергией и приводит к образованию тяжелых элементов, которые являются строительными блоками жизни, таких как кальций и железо, которые выбрасываются обратно во Вселенную. Несмотря на их значимость, астрономы до сих пор точно не знают, как и почему возникают эти сверхновые. Чтобы помочь понять больше, в новом исследовании будет использован тип искусственного интеллекта, известный как машинное обучение, для ускорения экспериментов со сверхновыми — процессов, которые в настоящее время требуют больших вычислительных затрат и времени. Это поможет понять, как происходили эти космические взрывы, путем сравнения моделей взрывов с реальными наблюдениями.
|
|
|
|
Ведущий автор исследования доктор Марк Маги (Mark Magee) с физического факультета Университета Уорика (University of Warwick) сказал: "При исследовании сверхновых мы анализируем их спектры. Спектры показывают интенсивность света на разных длинах волн, на которую влияют элементы, образующиеся в сверхновой. Каждый элемент взаимодействует со светом на уникальных длинах волн и, следовательно, оставляет уникальную подпись в спектрах. "Анализ этих подписей может помочь определить, какие элементы образуются в сверхновой, и предоставить дополнительные сведения о том, как взрывались сверхновые. "На основе этих данных мы готовим модели, которые сравниваются с реальными сверхновыми, чтобы установить, что это за тип сверхновой и как именно она взорвалась. Как правило, создание одной модели может занять от 10 до 90 минут, и мы хотим сравнить сотни или тысячи моделей, чтобы полностью понять природу сверхновой. Во многих случаях это практически невозможно.
|
|
|
"Наше новое исследование позволит отойти от этого длительного процесса. Мы будем обучать алгоритмы машинного обучения тому, как выглядят различные типы взрывов, и использовать их для более быстрого создания моделей. Аналогично тому, как мы можем использовать искусственный интеллект для создания новых рисунков или текстов, теперь мы сможем создавать модели сверхновых. Это означает, что мы сможем создавать тысячи моделей менее чем за секунду, что станет огромным стимулом для исследований сверхновых". Наряду с ускорением процесса анализа сверхновых, использование искусственного интеллекта также позволит повысить точность исследований. Это поможет определить, какие модели наиболее точно соответствуют реальным взрывам и диапазону их физических свойств. Доктор Маги добавил: "Изучение элементов, высвобождаемых сверхновыми, является важным шагом в определении типа произошедшего взрыва, поскольку при определенных типах взрывов одних элементов образуется больше, чем других. Затем мы сможем соотнести свойства взрыва со свойствами галактик, в которых находились сверхновые, и установить прямую связь между тем, как произошел взрыв, и типом белого карлика, который взорвался".
|
|
|
|
Работа, принятая в настоящее время, - это только первый шаг. Будущие исследования будут расширены и охватят еще большее разнообразие взрывов и сверхновых, а также напрямую свяжут взрыв и свойства галактик-хозяев. Только благодаря достижениям в области машинного обучения такие исследования стали возможны. Доктор Томас Киллестейн (Thomas Killestein) из Университета Турку, который также принимал участие в исследовании, добавил: "Благодаря современным исследованиям у нас наконец-то есть наборы данных нужного размера и качества, чтобы ответить на некоторые из ключевых вопросов, остающихся в науке о сверхновых: как именно они взрываются. Подобные подходы к машинному обучению позволяют изучать большее число сверхновых более детально и с большей последовательностью, чем предыдущие подходы".
|
|
|
|
Источник
|
