Ученые из Калифорнийского технологического института использовали машинное обучение для классификации 1000 сверхновых, вызванных взрывами умирающих звезд. Об этом пишет Space.com.
Астрономы с помощью алгоритма SNIascore создали каталог на основе данных, собранных инструментом Zwicky Transient Facility (ZTF), прикрепленным к телескопу Samuel Oschin в Паломарской обсерватории института.
По словам ученых, ZTF сканирует ночное небо и собирает огромный массив данных, которые обработать вручную проблематично. Для решения этой задачи они разработали алгоритм SNIascore.
«Мы знали, что как только мы обучим наши компьютеры выполнять эту работу, они снимут с нас большую нагрузку», — сказал сотрудник Калифорнийского технологического института и один из авторов проекта Кристофер Фремлинг.
С 2017 года ZTF идентифицировал тысячи сверхновых, которые можно разделить на два класса:
- безводородные Type I;
- богатые водородом Type II.
Чаще всего сверхновая первого типа возникает за счет поглощения материи от соседней звезды-донора, которая падает на ее поверхность и вызывает термоядерный взрыв. Type II формируется, когда у массивных светил заканчивается необходимое для ядерного синтеза топливо и они больше не могут противостоять гравитационному коллапсу.
SNIascore классифицирует особый вид сверхновых, названный Type Ia. Они возникают, когда умирающая звезда взрывается и формирует однородный световой поток, называемый «стандартными свечами». Астрономы используют информацию о них для измерения расстояний в космосе и определения скорости расширения Вселенной.
Каждую ночь после завершения поиска в небе переходных событий и объектов с помощью ZTF искусственный интеллект приступает к классификации звезд Type Ia.
«SNIascore обнаружил свою первую сверхновую в апреле 2021 года, а полтора года спустя мы достигли важной вехи в 1000 объектов», — сказал Фремлинг.
По его словам, алгоритм работает практически безошибочно. В будущем ученые планируют реализовать эту же модель с другими средствами наблюдения.
Также астрономы намерены применить SNIascore для классификации других типов сверхновых. Еще до того, как эти достижения произойдут, инструмент машинного обучения меняет астрономию и демонстрирует меняющееся лицо этой научной области.
Напомним, в июне 2021 года искусственный интеллект обнаружил скрытые связи между Млечным Путем и Андромедой.
В июле ученые представили алгоритм, классифицирующий тысячи галактик за секунду.
В декабре астрономы каталогизировали 170 экзопланет-изгоев, обнаруженных искусственным интеллектом.
