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.

Наднові, які знайшов алгоритм машинного навчання
Наднові, які знайшов алгоритм машинного навчання. Джерело: Рhys.org

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.

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