Американський старшокласник Меттью Паз допоміг науковцям розібратися з даними космічного телескопа NEOWISE. Створена ним система на основі штучного інтелекту знайшла 1,5 млн раніше невідомих космічних об’єктів.
Захоплення Меттью Паза
Завдяки своїм дослідженням у Каліфорнійському технологічному інституті місцевий старшокласник виявив 1,5 млн раніше невідомих об’єктів у космосі, розширив потенціал місії NASA та опублікував статтю.
Стаття Маттео (Меттью) Паза, опублікована в The Astronomical Journal, описує розроблений ним новий алгоритм штучного інтелекту, який привів до цих відкриттів і може бути адаптований іншими астрономами та астрофізиками для власних досліджень.
Паз хотів вивчати астрономію відтоді, як його мати привела його на відкриті лекції про спостереження за зорями в Каліфорнійському технологічному інституті, коли він був у початковій школі. Влітку 2022 року він приїхав до кампусу, щоб вивчати астрономію та пов’язані з нею комп’ютерні науки в Академії пошуку планет Каліфорнійського технологічного інституту під керівництвом професора астрономії Ендрю Говарда. Астроном і старший науковий співробітник IPAC Дейві Кіркпатрік був наставником Паза.
Дані про змінні об’єкти з інфрачервоного телескопа
Кіркпатрік хотів отримати більше інформації від NEOWISE (Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer) — інфрачервоного телескопа, який уже не працює, але понад 10 років сканував усе небо в пошуках астероїдів та інших об’єктів поблизу Землі.
Поки телескоп NASA був зайнятий спостереженням за астероїдами, він також виявив змінну температуру інших більш віддалених космічних об’єктів, які інтенсивно спалахували, пульсували або тьмяніли, коли їх затьмарювали. Астрономи називають ці об’єкти змінними: важко вловимі явища, такі як квазари, зорі, що вибухають, і парні зорі, що затьмарюють одна одну.
Але дані про ці змінні об’єкти ще не були використані. Якби команда NEOWISE змогла ідентифікувати їх і зробити доступними для астрономічної спільноти, отриманий каталог міг би дати уявлення про те, як космічні об’єкти змінюються з роками.
«На той момент ми наближалися до 200 млрд рядків у таблиці кожного окремого відкриття, яке ми зробили протягом більш ніж десяти років, — каже Кіркпатрік. — Тож моя ідея на літо полягала в тому, щоб взяти невеликий шматочок неба і подивитися, чи зможемо ми знайти якісь змінні зорі. Потім ми могли б показати їх астрономічній спільноті, кажучи: «Ось кілька нових речей, які ми відкрили вручну; просто уявіть, який потенціал є в цьому наборі даних».
Застосування штучного інтелекту для впорядкування набору даних
Паз не мав наміру просіювати дані вручну. Його шкільна робота підготувала його до нового погляду на цю проблему. Він зацікавився штучним інтелектом на факультативі, який поєднував кодування, теоретичну інформатику та формальну математику.
Меттью знав, що ШІ найкраще тренується на великих, впорядкованих наборах даних, таких як той, що дав йому Кіркпатрік. Крім того, Паз мав поглиблені знання з математики, необхідні для того, щоб займатися програмуванням. Він уже вивчав вищу математику в Математичній академії Об’єднаного шкільного округу Пасадени, де студенти закінчують курс AP calculus BC у восьмому класі.
Тож Паз взявся за розробку методу машинного навчання для аналізу всього набору даних і позначення потенційних змінних об’єктів. За ці шість тижнів він почав створювати модель штучного інтелекту, яка почала подавати певні надії. Під час роботи він консультувався з Кіркпатріком.
Кіркпатрік також познайомив Паза з астрономами Каліфорнійського технологічного інституту Шубане Хемматі, Деніелом Мастерсом, Ашішем Махабалом і Меттью Гремом, які поділилися своїм досвідом застосування методів машинного навчання в астрономії та вивчення об’єктів, що змінюються в коротких і довгих часових масштабах. Паз і Кіркпатрік дізналися, що особливий ритм спостережень NEOWISE означає, що він не зможе систематично виявляти й класифікувати багато об’єктів, які або швидко спалахують один раз, або змінюються поступово впродовж тривалого часу.
Коли літо завершилося, ще було багато роботи. У 2024 році Паз і Кіркпатрік знову співпрацювали, й цього разу Паз став наставником інших старшокласників.
Каталог із 1,5 млн нових об’єктів
Тепер Паз удосконалив модель штучного інтелекту для обробки всіх необроблених даних спостережень NEOWISE і проаналізував результати. Навчені виявляти найдрібніші відмінності в інфрачервоних вимірюваннях телескопа, алгоритми позначили та класифікували 1,5 млн потенційних нових об’єктів у даних. У 2025 році Паз і Кіркпатрік планують опублікувати повний каталог об’єктів, які значно відрізнялися за яскравістю в даних NEOWISE.
«Модель, яку я реалізував, може бути використана для інших часових досліджень в астрономії й, можливо, для всього іншого, що має часовий формат, — каже Паз. — Я бачу певний зв’язок з аналізом графіків фондового ринку, де інформація так само надходить у вигляді часових рядів, і періодичні компоненти можуть бути критично важливими. Можна також вивчати атмосферні ефекти, такі як забруднення, де періодичні сезони й цикли дня і ночі відіграють величезну роль».
Зараз, коли Паз закінчує середню школу, він працює в Каліфорнійському технологічному інституті. Також він працює на Кіркпатріка в IPAC, який управляє, обробляє, архівує та аналізує дані з NEOWISE та кількох інших космічних місій, що підтримуються NASA та NSF. Це перша оплачувана робота Паза.
За матеріалами phys.org
