С помощью нейросетевых алгоритмов астрономы перелопатили архив космического телескопа Хаббл - Hubble Legacy Archive - в поисках необычных объектов. Всего за два с половиной дня учёные проанализировали почти 100 миллионов изображений. В результате им удалось найти около 1400 редких и аномальных объектов, более 800 из которых ранее никак не были задокументированы.
Под аномальными объектами в данном случае подразумеваются сталкивающиеся галактики, гравитационные линзы и кольцевые галактики. Всё это представляет огромный научный интерес. Однако без применения новых методов работы с данными обнаружить такие объекты становится всё сложнее. Объёмы информации от современных телескопов растут быстрее, чем возможности их детального анализа вручную.
Учёные из Европейского космического агентства разработали нейросеть под названием AnomalyMatch, способную автоматически выделять объекты, не похожие на большинство других. Впервые за всю историю архив Hubble Legacy Archive, охватывающий 35 лет наблюдений, удалось систематически просканировать в поисках астрономических аномалий. После работы алгоритма учёные вручную проверили наиболее перспективные кандидаты. В итоге почти 1400 объектов действительно оказались необычными.
Большинство находок - это галактики на разных стадиях слияния и взаимодействия, часто с искажённой формой или длинными хвостами из газа и звёзд. Значительную часть составляют гравитационные линзы, где более близкая галактика искривляет пространство-время и превращает далёкие объекты в светящиеся дуги или кольца. Также удалось найти галактики с гигантскими звёздными скоплениями и галактики-медузы с характерными газовыми «щупальцами». Особый интерес вызывают несколько десятков объектов, которые пока не удаётся однозначно классифицировать.
В ближайшие годы роль искусственного интеллекта в астрономии будет только расти. Космический телескоп Euclid уже начал обзор миллиардов галактик, обсерватория Веры Рубин вскоре запустит десятилетний обзор неба с объёмом данных более 50 петабайт, а телескоп Nancy Grace Roman должен отправиться в космос до 2027 года. Без автоматических инструментов анализ таких массивов информации станет практически невозможным.
Credit: ESA/Hubble & NASA