Всего за два с половиной дня команда просмотрела почти 100 миллионов вырезок из изображений и обнаружила около 1400 аномальных объектов, более 800 из которых ранее не были описаны.
Редкие и аномальные объекты, такие как сталкивающиеся галактики, гравитационные линзы и кольцевые галактики, представляют огромный научный интерес, но их сложно обнаружить в растущих массивах данных, получаемых с помощью таких телескопов, как космический телескоп «Хаббл». Астрономам всё чаще приходится задаваться вопросом, как найти космическую иголку в стоге сена размером со Вселенную.
Недавно исследователи Дэвид О’Райан и Пабло Гомес из Европейского космического агентства разработали инструмент на основе искусственного интеллекта, который позволяет просматривать миллионы астрономических изображений за долю того времени, которое потребовалось бы человеку. Команда обучила свой инструмент и продемонстрировала его возможности на примере архива Hubble Legacy Archive, который содержит десятки тысяч наборов данных за весь период работы телескопа «Хаббл».
«Архивные наблюдения, сделанные с помощью космического телескопа «Хаббл», охватывают период в 35 лет и представляют собой сокровищницу данных, в которых могут быть обнаружены астрофизические аномалии», говорит Дэвид О’Райан, ведущий автор научной статьи.
Астрофизические аномалии обычно обнаруживаются, когда учёные вручную ищут объекты, которые не вписываются в норму, или находят их случайно. Хотя опытные учёные прекрасно справляются с выявлением космических аномалий, данных, полученных с помощью «Хаббла», слишком много, чтобы специалисты могли вручную проанализировать их с необходимой степенью детализации.
Гражданские научные проекты, в рамках которых люди, не являющиеся учёными, участвуют в решении таких задач, как классификация галактик, позволяют по крупицам собирать горы доступных данных. Хотя гражданские научные группы значительно расширяют объём данных, которые можно изучить, они всё равно не могут сравниться с обширными архивами, такими как архив Хаббла, или с наборами данных телескопов, которые исследуют небо, например, космического телескопа ESA Евклид.
Теперь эта новая работа О’Райана и Гомеса выводит поиск на совершенно новый уровень. Команда разработала так называемую нейронную сеть — инструмент искусственного интеллекта, который использует компьютеры для обработки данных и поиска закономерностей по принципу работы человеческого мозга. Их нейронная сеть, которую они назвали AnomalyMatch, обучена искать и распознавать редкие объекты, такие как галактики-медузы и гравитационные дуги.
Команда использовала AnomalyMatch для поиска почти 100 миллионов фрагментов изображений из архива Hubble Legacy Archive. Это был первый случай, когда архив систематически проверялся на наличие астрофизических аномалий. Всего за два с половиной дня AnomalyMatch завершил поиск в архиве и выдал список вероятных аномалий.
Поскольку для отслеживания редких объектов по-прежнему требуется экспертная оценка, О’Райан и Гомес лично проверили источники, которые, по мнению их алгоритма, с наибольшей вероятностью являются аномальными. Из них более 1300 действительно были аномальными, а более 800 никогда не упоминались в научной литературе.
Большинство аномалий представляли собой галактики, находящиеся в процессе слияния или взаимодействия, которые приобретали необычную форму или оставляли за собой длинные хвосты из звёзд и газа. Многие другие аномалии представляли собой гравитационные линзы, в которых гравитация галактики на переднем плане искривляет пространство-время и преобразует свет от далёкой галактики на заднем плане в круг или дугу. Команда также обнаружила примеры нескольких других редких объектов, таких как галактики с огромными скоплениями звёзд, галактики-медузы с газообразными «щупальцами» и формирующиеся планеты диски, видимые с ребра, что придаёт им сходство с гамбургером или бабочкой. Пожалуй, самым интригующим было то, что несколько десятков объектов вообще не поддавались классификации.
«Это фантастический способ использования ИИ для получения максимального научного результата из архива Хаббла», — говорит соавтор исследования Пабло Гомес. «Обнаружение такого количества аномальных объектов в данных Хаббла, где можно было бы ожидать, что многие из них уже были обнаружены, — это отличный результат. Это также показывает, насколько полезным будет этот инструмент для работы с другими большими наборами данных».
«Хаббл» создал лишь один из множества крупных архивов астрономических данных, и на горизонте уже маячат новые. К новым объектам, которые будут генерировать огромное количество данных, относятся телескоп «Евклид», который в 2023 году начал исследование миллиардов галактик на трети ночного неба, обсерватория Веры К. Рубин Национального научного фонда и Министерства энергетики США, которая вскоре приступит к 10-летнему проекту Legacy Survey of Space and Time и соберет более 50 петабайт изображений, а также космический телескоп НАСА имени Нэнси Грейс Роман, в создании которого участвует ЕКА в рамках программы «Миссия возможностей». Запуск телескопа запланирован не позднее мая 2027 года. Искусственный интеллект дляols, такие как AnomalyMatch, могут помочь астрономам справиться с потоком поступающих данных и обнаружить новые примеры редких и необычных объектов — и, возможно, даже вещей, которые никогда раньше не видели во Вселенной.
На изображении:
Коллаж из шести изображений, демонстрирующих различные виды «аномальных» астрофизических объектов. Это галактики необычной формы, в том числе кольцеобразная галактика, биполярная галактика, группа сливающихся галактик и три галактики с искривлёнными дугами, образовавшимися в результате гравитационного линзирования
Источник: vk.com
Источник: ai-news.ru
