ИИ помогает находить новые космические аномалии

Международная команда исследователей SNAD обнаружила 11 ранее неизвестных космических аномалий, 7 из которых являются кандидатами в сверхновые. Исследователи проанализировали цифровые изображения северного неба, сделанные в 2018 году, для обнаружения аномалий с помощью метода «ближайшего соседа». Алгоритмы машинного обучения помогли автоматизировать поиск. Статья опубликована в New Astronomy.

С появлением крупномасштабных астрономических обзоров объемы данных резко увеличились. Например, Zwicky Transient Facility (ZTF), который использует широкоугольную камеру для обзора северного неба, генерирует около 1,4 ТБ данных за ночь наблюдения, а его каталог содержит миллиарды объектов. Ручная обработка таких огромных объемов данных является очень трудоемкой, поэтому команда исследователей SNAD из России, Франции и США объединила усилия для разработки автоматизированного решения.

В этом исследовании ученые изучили миллион реальных кривых блеска из каталога ZTF 2018 года и семь моделей кривых в реальном времени для типов изучаемых объектов. Всего они отслеживали около 40 параметров, включая амплитуду яркости объекта и временной интервал.

«Мы описали свойства нашего моделирования, используя набор характеристик, которые, как ожидается, будут наблюдаться у реальных астрономических тел. В наборе данных примерно из миллиона объектов мы искали сверхмощные сверхновые, сверхновые типа Ia, сверхновые типа II и события приливного разрушения», — объясняет Константин Маланчев, постдок Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне.

Затем данные кривых блеска реальных объектов сравнивались с данными моделирования с использованием алгоритма k-d-дерева. Впоследствии команда идентифицировала 15 ближайших соседей, то есть реальных объектов из базы данных ZTF, для каждой симуляции — всего 105 совпадений, которые исследователи визуально проверили на наличие аномалий. Ручная проверка подтвердила 11 аномалий, из которых 7 были кандидатами в сверхновые, а 4 кандидатами в активные ядра галактик, где могли произойти события приливного разрушения.

Это исследование демонстрирует, что метод очень эффективен и относительно прост в применении. Предлагаемый алгоритм обнаружения космических явлений определенного типа универсален, и может быть использован для обнаружения любых интересных астрономических объектов, не ограничиваясь редкими типами сверхновых.

Источник: aboutspacejornal.net

Комментарии: