Революционное применение искусственного интеллекта в астрономии
В последнее время астрономы сделали удивительное открытие в нашей галактике Млечный Путь - обнаружены сотни так называемых "загрязненных" белых карликов. Эти звезды представляют особый интерес для ученых, так как они активно поглощают планеты, вращающиеся вокруг них. Такие объекты предоставляют уникальную возможность изучить состав и строение далеких, уже разрушенных планет. Однако обнаружение этих редких звезд всегда было сложной задачей для астрономов.
Традиционные методы поиска и их ограничения
До недавнего времени астрономам приходилось вручную анализировать огромные массивы данных, полученных в ходе различных обзоров неба. Этот процесс был чрезвычайно трудоемким и занимал много времени. После предварительного отбора кандидатов требовались дополнительные наблюдения, чтобы подтвердить или опровергнуть предположения ученых о природе обнаруженных объектов.
Прорыв в использовании искусственного интеллекта
Группа исследователей под руководством Малии Као, аспирантки Техасского университета в Остине, разработала инновационный метод поиска "загрязненных" белых карликов. Они применили новую форму искусственного интеллекта, известную как множественное обучение. Этот подход позволил значительно ускорить процесс идентификации интересующих объектов, достигнув впечатляющей точности в 99%. Результаты этого исследования были опубликованы 31 июля в престижном научном журнале The Astrophysical Journal.
Что такое белые карлики и почему они важны?
Белые карлики представляют собой финальную стадию эволюции звезд определенного типа. Когда звезда исчерпывает запасы ядерного топлива, она сбрасывает внешние слои и превращается в компактный, медленно остывающий объект - белый карлик. Интересно отметить, что наше Солнце также ожидает подобная судьба, но это произойдет не ранее, чем через 6 миллиардов лет.
Процесс "загрязнения" белых карликов
Иногда планеты, вращающиеся вокруг белого карлика, под действием мощной гравитации звезды разрушаются и поглощаются ею. В результате этого процесса атмосфера белого карлика, обычно состоящая почти исключительно из водорода и гелия, "загрязняется" тяжелыми металлами, входившими в состав поглощенной планеты. Это явление предоставляет астрономам уникальную возможность изучить внутреннее строение экзопланет.
Значение "загрязненных" белых карликов для науки
"Загрязненные белые карлики - это своего рода космическая лаборатория, где внутренняя часть планеты буквально выжигается на поверхности звезды, позволяя нам ее изучить", - поясняет Малия Као. "На данный момент это лучший способ охарактеризовать внутреннее строение планет за пределами нашей солнечной системы".
Кит Хокинс, астроном из Калифорнийского университета и соавтор исследования, добавляет: "Фактически, это единственный надежный метод определения состава экзопланет. Поэтому обнаружение таких загрязненных белых карликов имеет колоссальное значение для астрономии и планетологии".
Сложности в поиске "загрязненных" белых карликов
Несмотря на их научную ценность, обнаружение "загрязненных" белых карликов сопряжено с рядом трудностей. Признаки загрязнения атмосферы звезды тяжелыми металлами могут быть очень слабыми и трудноразличимыми. Кроме того, астрономы должны успеть обнаружить эти объекты в относительно короткий промежуток времени, пока следы поглощенной планеты еще присутствуют в атмосфере белого карлика.
Применение ИИ к данным космического телескопа Gaia
Чтобы преодолеть ограничения традиционных методов поиска, исследователи применили искусственный интеллект к данным, полученным космическим телескопом Gaia. "Gaia предоставляет одно из самых обширных спектроскопических исследований белых карликов на сегодняшний день, но разрешение данных настолько низкое, что мы думали, что с его помощью будет невозможно найти загрязненные белые карлики", - говорит Хокинс. "Эта работа доказывает обратное".
Множественное обучение: новый подход к анализу данных
Для поиска этих редких звезд команда использовала технику искусственного интеллекта, известную как множественное обучение. Этот метод позволяет алгоритму искать сходные объекты в большом наборе данных и группировать похожие элементы в упрощенную визуальную диаграмму. Затем исследователи могут изучить эту карту и определить, какие группы объектов требуют дальнейшего изучения.
Результаты применения ИИ в поиске "загрязненных" белых карликов
Астрономы создали алгоритм для анализа более 100 000 потенциальных белых карликов. Из этого огромного массива данных было выделено одно особенно перспективное скопление, состоящее из 375 звезд. Эти объекты демонстрировали ключевые признаки наличия тяжелых металлов в их атмосферах. Последующие наблюдения с использованием телескопа Хобби-Эберли в обсерватории Макдональд Калифорнийского университета подтвердили предположения астрономов.
Перспективы исследования "загрязненных" белых карликов
"Наш метод может увеличить количество известных загрязненных белых карликов в десять раз, что позволит нам лучше изучить разнообразие и геологию планет за пределами нашей солнечной системы", - отмечает Као. "В конечном счете, мы стремимся ответить на вопрос, может ли жизнь существовать за пределами нашей солнечной системы. Если наша планетная система уникальна, она также может быть уникальной в своей способности поддерживать жизнь".
Искусственный интеллект в астрономии: новые горизонты
Этот инновационный подход - лишь один из примеров того, как исследователи из Техасского университета в Остине используют искусственный интеллект для решения сложных научных задач. Чтобы продвигать и демонстрировать эти инновации, Калифорнийский университет в Остине объявил 2024 год Годом искусственного интеллекта.
Международное сотрудничество в астрономических исследованиях
В этом исследовании были использованы данные, полученные в ходе миссии Gaia Европейского космического агентства (ЕКА). Обработка данных была проведена Консорциумом по обработке и анализу данных Gaia. Дальнейшие наблюдения проводились с помощью телескопа Хобби-Эберли (HET), который является совместным проектом нескольких университетов, включая Техасский университет в Остине, Университет штата Пенсильвания, Мюнхенский университет Людвига Максимилиана и Геттингенский университет Георга-Августа. Также были задействованы ресурсы Очень большого телескопа (VLT) Европейской южной обсерватории (ESO).
Роль высокопроизводительных вычислений
Техасский центр передовых вычислений в Калифорнийском университете в Остине предоставил для этого исследования необходимые вычислительные мощности, ресурсы для визуализации и хранения данных. Это подчеркивает важность развитой технологической инфраструктуры для проведения современных астрономических исследований.
автор: Техасский университет в Остине
Другие статьи на похожую тему: Звездный магнетизм: новый взгляд на обитаемость экзопланет
Новое исследование связывает гигантские черные дыры и загадочную темную материю
