Отличает звезды от квазаров: китайский ИИ распознал 27 миллионов космических объектов

Разработку представили ученые из Юньнаньской обсерватории Китайской академии наук. Модель искусственного интеллекта (ИИ) способна анализировать одновременно морфологические признаки объектов (их форму на снимках) и спектральное распределение энергии. Этот подход значительно повысил точность классификации. Для обучения алгоритма использовались данные спектроскопически подтвержденных объектов из 17-го Слоуновского цифрового небесного обзора.

В современной астрономии точная классификация небесных тел играет ключевую роль для понимания структуры и эволюции Вселенной. Однако традиционные методы, такие как спектроскопия, требуют огромных временных и технических ресурсов. Фотометрические наблюдения, хотя и позволяют изучать более тусклые объекты, часто сталкиваются с проблемами: например, квазары на большом расстоянии выглядят так же, как звезды, что приводит к ошибкам в каталогах.

Новую нейросеть проверили на практике: во время испытаний она классифицировала более 27 млн объектов ярче показателя 23-й звездной величины. При анализе 3,4 млн небесных тел из каталога космического телескопа Gaia нейросеть правильно идентифицировала 99,7% из них как звезды. Во время изучения данных Galaxy And Mass Assembly (GAMA), 99,7% источников были безошибочно классифицированы как галактики или квазары.

Но самым интересным открытием стало то, что система способна исправлять ошибки в существующих каталогах. Например, некоторые объекты, визуально определяемые как галактики, в наборе данных были ошибочно помечены как звезды. Нейросеть перепроверила сведения и дала правильную классификацию.

Ранее исследователи из МГУ создали модель ИИ, которая может прогнозировать инфракрасные спектры полициклических ароматических углеводородов (ПАУ). Эти молекулы можно найти как в атмосфере нашей планеты, так и в космическом пространстве. Технология помогает лучше понять химические процессы, происходящие на Земле и в космосе.

Изображение Science Photo Library