Астрономы обучили нейросеть искать редкие горячие звезды
Астрономы обучили нейросеть искать горячие субкарлики — редкие звезды, слишком горячие для своего размера. Алгоритм просмотрел 17,5 тысячи кандидатов из каталога Gaia за несколько секунд. Исследование опубликовано в Astronomy & Astrophysics.
Горячие субкарлики — небольшие, но очень горячие звезды. По температуре и цвету они похожи на массивные голубые звезды классов O и B, однако светят намного слабее. Причина в том, что у них почти не осталось внешней водородной оболочки: мы фактически видим горячее ядро звезды, которая уже прошла стадию красного гиганта и со временем станет белым карликом.
Какая звезда самая яркая на ночном небе, как она называется и где находится
Чаще всего такую потерю оболочки объясняют наличием звезды-компаньона. Когда одна из звезд в двойной системе превращается в красного гиганта и сильно раздувается, соседняя звезда начинает перетягивать на себя вещество из ее внешних слоев. В итоге от красного гиганта остается небольшое горячее ядро — горячий субкарлик.
Найти их среди огромного числа звезд непросто. В данных Gaia числится около 60 тысяч кандидатов в горячие субкарлики, а команда Вильнюсского университета изучила треть этого списка по спектрам XP — данным Gaia о том, как яркость звезды распределяется по разным длинам волн.
Разбирать десятки тысяч спектров вручную ученые не стали. Они обучили нейросеть на 2500 звездах, тип которых уже был известен, а затем дали ей еще 17,5 тысячи объектов без классификации. Их алгоритм обработал за несколько секунд.
Нейросети не задавали заранее, какие участки спектра считать важными. Во время обучения она сама выделила области, по которым лучше всего отличать горячие субкарлики. Оказалось, что они совпадают с теми признаками, которыми при классификации пользуются сами астрономы.
Теперь команда планирует применить метод к новым данным Gaia. Следующий крупный выпуск каталога, Gaia DR4, ожидается в декабре 2026 года.
Фото A. Zigmantas