Современные методы астрономии активно используют искусственный интеллект (ИИ) для анализа огромных объемов данных. Недавно астрономы обнаружили квазары в ранней Вселенной с помощью алгоритма машинного обучения. Этот алгоритм позволяет находить квазары, скрытые за эффектами гравитационного линзирования, которые ранее могли быть упущены.
Квазары – это яркие и далекие объекты, свет от которых может искажаться массивными объектами, такими как галактики, находящиеся между квазаром и наблюдателем. Этот процесс называется гравитационным линзированием, и он может как помогать в обнаружении квазаров, так и вводить в заблуждение из-за искажений.
Команда под руководством Ксандера Бирна из Кембриджского университета использовала данные Обзора темной энергии (DES) для поиска квазаров. Оригинальный набор данных содержал более 700 миллионов объектов, которые были отфильтрованы до 7438 потенциальных кандидатов. Для дальнейшего анализа был применен алгоритм контрастного обучения, позволяющий ИИ самостоятельно группировать объекты по сходству.
Алгоритм выделил несколько групп объектов, среди которых четыре кандидата оказались потенциальными квазарами. Три из них были подтверждены как квазары с высоким красным смещением с помощью архивных данных телескопа Gemini South. Один из них, вероятно, является гравитационно линзованным квазаром, что требует дальнейших наблюдений для подтверждения.
Использование алгоритмов машинного обучения открывает новые горизонты в астрономии, позволяя обнаруживать объекты, которые были бы труднодоступны традиционными методами. Дальнейшие исследования и развитие этих технологий помогут лучше понять раннюю Вселенную и ее объекты.