Искусственный интеллект нашел сотни аномалий в архиве телескопа «Хаббл»
Астрономы использовали искусственный интеллект, чтобы найти редкие космические объекты в архивах телескопа «Хаббл». Команда изучила почти сто миллионов фрагментов изображений. Каждый такой фрагмент по размеру составляет всего несколько десятков пикселей. Ученые обнаружили более 1300 странных объектов всего за два с половиной дня. О восьмистах из них раньше никогда не писали в научных работах.
Большинство находок — это галактики, которые сталкиваются или проходят рядом друг с другом. В такие моменты они меняют форму или тянут за собой длинные хвосты из звезд и газа. Также исследователи заметили гравитационные линзы. Этот эффект возникает, когда гравитация массивной галактики на переднем плане искривляет пространство и время. Она работает как увеличительное стекло и изгибает свет от далекой фоновой галактики в дуги или кольца.
Ученые нашли галактики с огромными скоплениями молодых звезд и «галактики-медузы» с длинными газовыми щупальцами. В нашей Галактике они увидели диски из пыли и газа, в которых рождаются планеты. Такие диски повернуты к нам ребром и по форме напоминают гамбургеры. Несколько десятков объектов вообще не подошли под текущие правила классификации. Ученые пока не знают, к какому типу их отнести.
Искать такие редкие тела в огромных базах данных трудно. В истории астрономии еще никогда не было такого количества информации для анализа. Чтобы справиться с этой задачей, Дэвид О’Райан и Пабло Гомес из Европейского космического агентства создали нейросеть AnomalyMatch. Этот инструмент проверяет миллионы снимков во много раз быстрее человека. Алгоритм распознает закономерности в данных. Он подражает тому, как человеческий мозг обрабатывает визуальную информацию.
Космический ИИ: как нейросети помогают человечеству «завоевать» Солнечную систему
Архиву телескопа «Хаббл» исполнилось 35 лет. В нем скрыто много аномалий, которые еще предстоит изучить. Обычно необычные снимки находят вручную или случайно. Опытные астрономы хорошо замечают странные детали, но объем данных «Хаббла» слишком велик для ручного просмотра. Проекты с участием волонтеров помогают изучать космос, но даже их сил не хватает для работы с такими огромными архивами.
О’Райан и Гомес первыми провели системный поиск аномалий по всему набору данных. Сначала алгоритм пометил вероятные цели. После этого исследователи сами проверили лучшие результаты и подтвердили природу 1300 объектов. Этот опыт показывает, как искусственный интеллект помогает извлечь пользу из старых наблюдений.
Источник фото: NASA
Самое популярное
