Telegram (AI) YouTube Facebook X
En

ИИ обнаружил тысячу ранее неизвестных сверхновых

Ученые из Калифорнийского технологического института использовали машинное обучение для классификации 1000 сверхновых, вызванных взрывами умирающих звезд. Об этом пишет Space.com.

Астрономы с помощью алгоритма SNIascore создали каталог на основе данных, собранных инструментом Zwicky Transient Facility (ZTF), прикрепленным к телескопу Samuel Oschin в Паломарской обсерватории института.

По словам ученых, ZTF сканирует ночное небо и собирает огромный массив данных, которые обработать вручную проблематично. Для решения этой задачи они разработали алгоритм SNIascore.

«Мы знали, что как только мы обучим наши компьютеры выполнять эту работу, они снимут с нас большую нагрузку», — сказал сотрудник Калифорнийского технологического института и один из авторов проекта Кристофер Фремлинг.

С 2017 года ZTF идентифицировал тысячи сверхновых, которые можно разделить на два класса:

  • безводородные Type I;
  • богатые водородом Type II.

Чаще всего сверхновая первого типа возникает за счет поглощения материи от соседней звезды-донора, которая падает на ее поверхность и вызывает термоядерный взрыв. Type II формируется, когда у массивных светил заканчивается необходимое для ядерного синтеза топливо и они больше не могут противостоять гравитационному коллапсу.

SNIascore классифицирует особый вид сверхновых, названный Type Ia. Они возникают, когда умирающая звезда взрывается и формирует однородный световой поток, называемый «стандартными свечами». Астрономы используют информацию о них для измерения расстояний в космосе и определения скорости расширения Вселенной.

Каждую ночь после завершения поиска в небе переходных событий и объектов с помощью ZTF искусственный интеллект приступает к классификации звезд Type Ia.

«SNIascore обнаружил свою первую сверхновую в апреле 2021 года, а полтора года спустя мы достигли важной вехи в 1000 объектов», — сказал Фремлинг.

По его словам, алгоритм работает практически безошибочно. В будущем ученые планируют реализовать эту же модель с другими средствами наблюдения.

Также астрономы намерены применить SNIascore для классификации других типов сверхновых. Еще до того, как эти достижения произойдут, инструмент машинного обучения меняет астрономию и демонстрирует меняющееся лицо этой научной области.

Напомним, в июне 2021 года искусственный интеллект обнаружил скрытые связи между Млечным Путем и Андромедой.

В июле ученые представили алгоритм, классифицирующий тысячи галактик за секунду.

В декабре астрономы каталогизировали 170 экзопланет-изгоев, обнаруженных искусственным интеллектом.

Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!

Подписывайтесь на ForkLog в социальных сетях

Telegram (основной канал) Facebook X
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее и нажмите CTRL+ENTER

Материалы по теме

ИИ помог NASA выявить доказательства загрязнения морского воздуха

Сокращение содержания серы в судовом топливе снизило уровень загрязнения воздуха в море до рекордно низкого уровня за последнее столетие.

ИИ обнаружил потенциальные инопланетные радиосигналы

Ученые разработали ИИ, классифицирующий тысячи галактик за секунду

Группа австралийских ученых разработала искусственный интеллект, позволяющий классифицировать десятки тысяч галактик за несколько секунд. Ранее на этот процесс могли уходить месяцы.

Искусственный интеллект обнаружил скрытые связи между Млечным Путем и Андромедой

Ученые Университета штата Пенсильвания с помощью машинного обучения создали космическую карту, на которой выявили скрытые структуры, соединяющие галактики.

DeepMind научил ИИ создавать черновые сценарии фильмов

ИИ-программист от DeepMind достиг уровня человека

В Китае придумали невидимую для систем распознавания одежду

ИИ научили выявлять кашель по изменениям Wi-Fi-сигнала

Ученые Национального института стандартов и технологий США разработали ИИ-алгоритм BreatheSmart для выявления проблем с дыханием по незначительным изменениям WiFi-сигналов.

ИИ научили выявлять гендерные стереотипы в фильмах

Ученые разработали модель машинного обучения для автоматического распознавания действий различных персонажей в кинофильмах.

Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности.

OK