|
ИИ открывает сотни космических аномалий
|
|
|
|
Команда астрономов использовала передовую технологию, основанную на искусственном интеллекте, для выявления редких астрономических явлений в архивных данных космического телескопа НАСА "Хаббл". Команда проанализировала почти 100 миллионов вырезок изображений из архива наследия Хаббла, каждая из которых имеет размер всего в несколько десятков пикселей (7-8 угловых секунд) со стороны. Всего за два с половиной дня они выявили более 1300 объектов странного внешнего вида, более 800 из которых никогда не были описаны в научной литературе.
|
|
|
|
Большинство аномалий были вызваны слияниями или взаимодействиями галактик, которые демонстрируют необычную морфологию или тянущиеся за ними вытянутые потоки звезд и газа. Другие аномалии были связаны с гравитационными линзами, когда гравитация галактики на переднем плане искажает пространство-время и превращает свет от галактики на заднем плане в дуги или кольца. Среди других открытий были галактики с массивными скоплениями звезд, похожие на медуз галактики с газовыми "щупальцами", а также диски, образующие планеты в нашей галактике, напоминающие гамбургеры. Примечательно, что несколько десятков объектов полностью противоречили существующим классификационным схемам.
|
|
|
|
Выявление такого разнообразия редких объектов в обширном и постоянно растущем хранилище данных телескопа Хаббл и других телескопов представляет собой сложную задачу. Никогда в истории астрономии не было доступно для анализа такого объема данных наблюдений.
|
|
|
|
|
|
|
Чтобы решить эту проблему, исследователи Дэвид О'Райан и Пабло Гомес из ЕКА (Европейское космическое агентство) разработали инструмент искусственного интеллекта, способный просматривать миллионы астрономических изображений за малую долю времени, требуемого экспертам-людям. Их нейронная сеть, получившая название AnomalyMatch, была обучена обнаруживать редкие и необычные объекты путем распознавания закономерностей в данных — имитируя то, как человеческий мозг обрабатывает визуальную информацию.
|
|
|
|
"Архивные наблюдения с космического телескопа "Хаббл" охватывают 35 лет, предлагая богатый набор данных, в которых могут быть скрыты астрофизические аномалии", - сказал Дэвид О'Райан, ведущий автор исследования, опубликованного в журнале Astronomy & Astrophysics.
|
|
|
|
Традиционно аномальные изображения обнаруживаются при ручном просмотре или при случайном наблюдении. Хотя опытные астрономы преуспевают в выявлении необычных особенностей, огромный объем данных "Хаббла" делает тщательный ручной анализ непрактичным. Инициативы Citizen science помогли расширить сферу анализа данных, но даже эти усилия оказываются недостаточными, когда сталкиваешься с такими обширными архивами, как у Хаббла, или с архивами широкоугольных обзорных телескопов, таких как Euclid, миссии ЕКА при содействии НАСА.
|
|
|
|
Работа О'Райана и Гомеса представляет собой значительный прогресс. Применив AnomalyMatch к архиву наследия Хаббла, они провели первый систематический поиск астрофизических аномалий по всему набору данных. После того, как алгоритм отметил вероятных кандидатов, исследователи вручную просмотрели источники с самым высоким рейтингом и подтвердили, что более 1300 из них являются истинными аномалиями.
|
|
|
|
"Это убедительная демонстрация того, как искусственный интеллект может повысить научную отдачу от архивных наборов данных", - сказал Гомес. "Обнаружение такого количества ранее недокументированных аномалий в данных Hubble подчеркивает потенциал этого инструмента для будущих исследований".
|
|
|
|
"Хаббл" - лишь один из многих астрономических архивов, готовых воспользоваться результатами анализа, основанного на искусственном интеллекте. Такие объекты, как предстоящий космический телескоп НАСА "Нэнси Грейс Роман", а также "Евклид" ЕКА и обсерватория Веры Рубин Национального научного фонда и Министерства энергетики, будут генерировать беспрецедентные объемы данных. Такие инструменты, как AnomalyMatch, будут необходимы для навигации в этом потоке данных, позволяя астрономам обнаруживать новые и неожиданные явления — и, возможно, даже объекты, которые никогда ранее не наблюдались во Вселенной.
|
|
|
|
Источник
|
