Međunarodni tim istraživača SNAD-a otkrio je 11 do sada nepoznatih kosmičkih anomalija, od kojih su 7 kandidati za supernove. Istraživači su analizirali digitalne slike sjevernog neba snimljene 2018. kako bi otkrili anomalije metodom "najbližeg susjeda". Algoritmi mašinskog učenja pomogli su u automatizaciji pretrage.
Sa pojavom velikih astronomskih istraživanja, količina podataka se dramatično povećala. Na primjer, Zwicky Transient Facility (ZTF), koji koristi kameru za snimanje sjevernog neba, generiše oko 1,4 TB podataka po noći posmatranja, a njegov katalog sadrži milijarde objekata. Ručna obrada tako velikih količina podataka oduzima mnogo vremena, pa je tim istraživača SNAD-a iz Francuske, SAD-a i drugih zemalja udružio snage kako bi razvio automatizirano rješenje.
U ovoj studiji, naučnici su proučavali milion stvarnih krivulja svjetlosti iz ZTF kataloga iz 2018. i sedam modela krivulja svjetlosti u realnom vremenu za tipove objekata koji se proučavaju. Ukupno su pratili oko 40 parametara, uključujući amplitudu svjetline objekta i vremenski interval.
„Opisali smo svojstva naših simulacija koristeći skup karakteristika za koje se očekuje da će se posmatrati u stvarnim astronomskim tijelima. U skupu podataka od oko milion objekata tražili smo supernove, supernove tipa Ia, supernove tipa II i događaje kolapsa plime i oseke", objašnjava Kostyantyn Malanchev, postdoktor na Univerzitetu Ilinois u Urbana-Champaign.
Zatim su podaci krivulje svjetline stvarnih objekata upoređeni sa podacima simulacije korištenjem kd-tree algoritma. Nakon toga, tim je identificirao 15 najbližih susjeda, odnosno stvarnih objekata iz ZTF baze podataka, za svaku simulaciju od ukupno 105 poklapanja, koje su istraživači vizualno provjerili na anomalije. Ručnim pregledom potvrđeno je 11 anomalija, od kojih su 7 bili kandidati za supernove, a 4 su bili kandidati za aktivna galaktička jezgra gdje su se mogli dogoditi događaji plime i oseke.
Ova studija pokazuje da je metoda vrlo efikasna i jednostavna za korištenje. Predloženi algoritam za otkrivanje kosmičkih fenomena određenog tipa je univerzalan i može se koristiti za otkrivanje svih zanimljivih astronomskih objekata, ne ograničavajući se na rijetke vrste supernova.
Možete pomoći Ukrajini u borbi protiv ruskih osvajača. Najbolji način da to učinite je da donirate sredstva Oružanim snagama Ukrajine putem Savelife ili preko službene stranice NBU.
Pročitajte također:
- Bivši šef Googlea uporedio je umjetnu inteligenciju s nuklearnim oružjem
- Metina umjetna inteligencija može pomoći doktorima da dizajniraju najbolje proteze