O echipă internațională de cercetători SNAD a descoperit 11 anomalii cosmice necunoscute anterior, dintre care 7 sunt candidate la supernove. Cercetătorii au analizat imagini digitale ale cerului nordic realizate în 2018 pentru a detecta anomalii folosind metoda „cel mai apropiat vecin”. Algoritmii de învățare automată au ajutat la automatizarea căutării.
Odată cu apariția cercetărilor astronomice la scară largă, cantitatea de date a crescut dramatic. De exemplu, Zwicky Transient Facility (ZTF), care folosește o cameră pentru a supraveghea cerul nordic, generează aproximativ 1,4 TB de date pe noapte de observare, iar catalogul său conține miliarde de obiecte. Procesarea manuală a unor volume atât de mari de date necesită foarte mult timp, așa că o echipă de cercetători SNAD din Franța, SUA și alte țări și-a unit forțele pentru a dezvolta o soluție automatizată.
În acest studiu, oamenii de știință au studiat un milion de curbe de lumină reale din catalogul ZTF 2018 și șapte modele de curbe de lumină în timp real pentru tipurile de obiecte studiate. În total, au monitorizat aproximativ 40 de parametri, inclusiv amplitudinea luminozității obiectului și intervalul de timp.
„Am descris proprietățile simulărilor noastre folosind un set de caracteristici care se așteaptă să fie observate în corpuri astronomice reale. Într-un set de date de aproximativ un milion de obiecte, am căutat supernove, supernove de tip Ia, supernove de tip II și evenimente de colaps al mareelor”, explică Kostyantyn Malanchev, post-doctorat la Universitatea Illinois din Urbana-Champaign.
Apoi, datele curbelor de luminozitate ale obiectelor reale au fost comparate cu datele de simulare folosind algoritmul kd-tree. Ulterior, echipa a identificat 15 vecini cei mai apropiați, adică obiecte reale din baza de date ZTF, pentru fiecare simulare a unui total de 105 potriviri, pe care cercetătorii le-au verificat vizual pentru anomalii. Inspecția manuală a confirmat 11 anomalii, dintre care 7 au fost candidate pentru supernove și 4 au fost candidate pentru nuclee galactice active în care ar fi putut avea loc evenimente de perturbare a mareelor.
Acest studiu demonstrează că metoda este foarte eficientă și ușor de utilizat. Algoritmul propus pentru detectarea fenomenelor cosmice de un anumit tip este universal și poate fi folosit pentru a detecta orice obiecte astronomice interesante, fără a se limita la tipuri rare de supernove.
Poți ajuta Ucraina să lupte împotriva invadatorilor ruși. Cel mai bun mod de a face acest lucru este să donați fonduri Forțelor Armate ale Ucrainei prin intermediul Salveaza viata sau prin pagina oficiala NBU.
Citeste si:
- Fostul șef al Google a comparat inteligența artificială cu armele nucleare
- Inteligența artificială a lui Meta îi poate ajuta pe medici să proiecteze cele mai bune proteze