Представители двух индийских научно-исследовательских институтов идентифицировали тысячи ранее неизвестных космических объектов. Все благодаря инновационному подходу.
Наблюдения проводились в рентгеновских лучах с использованием методов машинного обучения. Заинтересованные лица пишут о подробностях своих достижений в Ежемесячных уведомлениях Королевского астрономического общества .
Ключом к успеху стало использование машинного обучения, типа искусственного интеллекта, который использует данные для обучения алгоритмов. Астрономия является одним из бенефициаров этого подхода, поскольку участвующим в нем ученым обычно приходится анализировать огромные объемы данных. Однако их всестороннее изучение и получение достоверных выводов требует соответствующих вычислительных ресурсов.
Всего было проанализировано около 277 000 объектов.
В этом помогает машинное обучение, что лучше всего видно на примере прорыва из Индии. Там ученые идентифицировали ровно 54 770 объектов, таких как звезды, активные галактические ядра, катаклизмы и сверхлегкие источники рентгеновского излучения. Распознать их вручную было бы огромной проблемой, поэтому методы машинного обучения так важны.
Члены исследовательской группы использовали свой подход к анализу рентгеновских данных. Они были предоставлены телескопом Чандра и включали около 277 000 объектов. Во многих случаях их природа оставалась неизвестной, поэтому идентификация была так важна.
Кстати, мы видим, сколько загадок еще ждет астрономов во Вселенной. При его масштабности можно ожидать, что в ближайшие годы будут выявлены объекты и явления, которые раньше казались лишь элементом, известным из фантастических фильмов. Благодаря искусственному интеллекту появилась недоступная ранее возможность анализа огромных объемов данных, что является поистине прорывом с точки зрения астрономии. Тем более что сами исследователи признают, что предлагаемый ими подход можно применить и к другим каталогам, а не только к данным, относящимся к обсерватории Чандра.