Алгоритм машинного навчання відкрив тисячу наднових

Вчені застосували алгоритм машинного навчання SNIascore до даних, які отримує інструмент Zwicky Transient Facility. За останні 19 місяців він зміг виявити й класифікувати тисячу наднових.

Пошук наднових на зоряному небі

Zwicky Transient Facility — це автоматизований телескоп, розташований у Паломарській обсерваторії (США). Щоночі він оглядає величезні ділянки зоряного неба та збирає дані про яскравість і спектри всіх об’єктів, які потрапляють у його поле зору.

Телескоп спостерігає безліч подій: від прольоту астероїдів між зорями та Землею до вибухів космічних масштабів. Усі їх треба класифікувати та дослідити, щоб мати уявлення про глобальні процеси, що відбуваються у Всесвіті. Зазвичай цю роботу вручну виконують сотні астрономів по всьому світу.

Особливо вчених цікавлять наднові — гігантські вибухи, які відбуваються, коли зорі тим чи іншим способом завершують свій життєвий цикл. Ці події бувають двох типів: I, коли у подвійній системі від більшого компонента матеріал перетікає до масивнішого компактного, та II, який виникає після вичерпання масивною зорею термоядерного палива.

Космос для кожного

Магазин від Universe Space Tech

Комплект журналів Місяць, Сонце та Юпітер & Сатурн

До товару

Найцікавішими серед них є наднові типу Ia, за яскравістю яких завжди можна визначити відстань до них. Вчені використовують ці події для того, аби вивчати розширення Всесвіту і зрозуміти, чи відрізняється воно у глобальному та локальному масштабах.

Алгоритм машинного навчання допомагає вченим

Але виділення наднових серед безлічі інших подій, які щоночі бачить Zwicky Transient Facility, дуже виснажлива, хоча і не надто складна робота. Тож для того, аби полегшити вченим життя, фахівці розробили алгоритм SNIascore, заснований на методах машинного навчання.

Свою першу наднову SNIascore класифікував ще у квітні 2021 року, а зараз на його рахунку вже 1000 подібних відкриттів. Крім того, оскільки між подіями I та II типів існує різниця у наявності хімічних елементів, він може ще й класифікувати їх.

Фахівці говорять, що алгоритм машинного навчання дозволив значно пришвидшити наукові дослідження. У майбутньому той самий принцип планується застосувати для класифікації інших подій, за якими спостерігає Zwicky Transient Facility.

За матеріалами Рhys.org

Тільки найцікавіші новини та факти у нашому Telegram-каналі!

Приєднуйтесь: https://t.me/ustmagazine