Međunarodni tim istraživača SNAD-a otkrio je 11 dosad nepoznatih kozmičkih anomalija, od kojih su 7 kandidati za supernove. Istraživači su analizirali digitalne slike sjevernog neba snimljene 2018. kako bi otkrili anomalije koristeći metodu "najbližeg susjeda". Algoritmi strojnog učenja pomogli su automatizirati pretragu.
S pojavom velikih astronomskih istraživanja, količina podataka se dramatično povećala. Na primjer, Zwicky Transient Facility (ZTF), koji koristi kameru za pregled sjevernog neba, generira oko 1,4 TB podataka po noći promatranja, a njegov katalog sadrži milijarde objekata. Ručna obrada tako velikih količina podataka oduzima puno vremena, stoga je tim istraživača SNAD-a iz Francuske, SAD-a i drugih zemalja udružio snage kako bi razvio automatizirano rješenje.
U ovoj studiji znanstvenici su proučavali milijun stvarnih svjetlosnih krivulja iz ZTF kataloga 2018. i sedam modela svjetlosnih krivulja u stvarnom vremenu za vrste objekata koji se proučavaju. Ukupno su pratili oko 40 parametara, uključujući amplitudu svjetline objekta i vremenski interval.
"Opisali smo svojstva naših simulacija korištenjem skupa karakteristika za koje se očekuje da će se promatrati u stvarnim astronomskim tijelima. U skupu podataka od oko milijun objekata, tražili smo supernove, supernove tipa Ia, supernove tipa II i događaje plimnog kolapsa," objašnjava Kostyantyn Malanchev, postdoc na Sveučilištu Illinois u Urbana-Champaignu.
Zatim su podaci krivulja svjetline stvarnih objekata uspoređeni s podacima simulacije pomoću kd-tree algoritma. Nakon toga, tim je identificirao 15 najbližih susjeda, tj. stvarnih objekata iz baze podataka ZTF-a, za svaku simulaciju od ukupno 105 podudarnosti, koje su istraživači vizualno provjerili ima li anomalija. Ručna inspekcija potvrdila je 11 anomalija, od kojih je 7 bilo kandidata za supernove, a 4 su bili kandidati za aktivne galaktičke jezgre gdje su se mogli dogoditi poremećaji plime i oseke.
Ova studija pokazuje da je metoda vrlo učinkovita i jednostavna za korištenje. Predloženi algoritam za otkrivanje kozmičkih fenomena određene vrste je univerzalan i može se koristiti za otkrivanje bilo kojeg zanimljivog astronomskog objekta, ne ograničavajući se na rijetke tipove supernova.
Možete pomoći Ukrajini u borbi protiv ruskih osvajača. Najbolji način da to učinite je donirati sredstva Oružanim snagama Ukrajine putem Savelife ili putem službene stranice NBU.
Pročitajte također:
- Bivši šef Googlea usporedio je umjetnu inteligenciju s nuklearnim oružjem
- Metina umjetna inteligencija može pomoći liječnicima da dizajniraju najbolje proteze