SNAD-ის მკვლევართა საერთაშორისო ჯგუფმა აღმოაჩინა 11 აქამდე უცნობი კოსმოსური ანომალია, რომელთაგან 7 სუპერნოვას კანდიდატია. მკვლევარებმა გააანალიზეს ჩრდილოეთ ცის ციფრული სურათები, რომლებიც გადაიღეს 2018 წელს, რათა აღმოეჩინათ ანომალიები „უახლოესი მეზობლის“ მეთოდით. მანქანური სწავლების ალგორითმები დაეხმარა ძიების ავტომატიზაციას.
ფართომასშტაბიანი ასტრონომიული კვლევების მოსვლასთან ერთად, მონაცემების რაოდენობა მკვეთრად გაიზარდა. მაგალითად, Zwicky Transient Facility (ZTF), რომელიც იყენებს კამერას ჩრდილოეთ ცის დასათვალიერებლად, დაკვირვების ღამეში დაახლოებით 1,4 ტბ მონაცემს გამოიმუშავებს და მისი კატალოგი შეიცავს მილიარდობით ობიექტს. მონაცემთა ასეთი დიდი მოცულობის ხელით დამუშავება ძალიან შრომატევადია, ამიტომ SNAD-ის მკვლევართა გუნდი საფრანგეთიდან, აშშ-დან და სხვა ქვეყნებიდან შეუერთდა ძალებს ავტომატური გადაწყვეტის შესაქმნელად.
ამ კვლევაში მეცნიერებმა შეისწავლეს ერთი მილიონი რეალური სინათლის მრუდი 2018 წლის ZTF კატალოგიდან და რეალურ დროში სინათლის მრუდის შვიდი მოდელი შესწავლილი ობიექტების ტიპებისთვის. საერთო ჯამში, ისინი აკონტროლებდნენ დაახლოებით 40 პარამეტრს, მათ შორის ობიექტის სიკაშკაშის ამპლიტუდასა და დროის ინტერვალს.
„ჩვენ აღვწერეთ ჩვენი სიმულაციების თვისებები მახასიათებლების ნაკრების გამოყენებით, რომლებიც მოსალოდნელია რეალურ ასტრონომიულ სხეულებში. დაახლოებით მილიონი ობიექტის მონაცემთა ნაკრებში, ჩვენ ვეძებდით სუპერნოვას, Ia ტიპის სუპერნოვას, II ტიპის სუპერნოვას და მოქცევის კოლაფსის მოვლენებს“, - განმარტავს კოსტიანტინ მალანჩევი, ილინოისის უნივერსიტეტის პოსტდოქტორი ურბანა-შამპეინში.
შემდეგი, რეალური ობიექტების სიკაშკაშის მრუდების მონაცემები შედარებული იქნა სიმულაციური მონაცემების გამოყენებით kd-tree ალგორითმის გამოყენებით. შემდგომში, გუნდმა გამოავლინა 15 უახლოესი მეზობელი, ანუ რეალური ობიექტი ZTF მონაცემთა ბაზიდან, სულ 105 მატჩის თითოეული სიმულაციისთვის, რომლებიც მკვლევარებმა ვიზუალურად შეამოწმეს ანომალიებისთვის. ხელით ინსპექტირებამ დაადასტურა 11 ანომალია, საიდანაც 7 იყო სუპერნოვას კანდიდატი და 4 იყო აქტიური გალაქტიკური ბირთვების კანდიდატი, სადაც შეიძლებოდა მომხდარიყო მოქცევის დარღვევის მოვლენები.
ეს კვლევა აჩვენებს, რომ მეთოდი ძალიან ეფექტური და მარტივი გამოსაყენებელია. შემოთავაზებული ალგორითმი გარკვეული ტიპის კოსმოსური ფენომენების გამოსავლენად უნივერსალურია და შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნებისმიერი საინტერესო ასტრონომიული ობიექტის აღმოსაჩენად, რომელიც არ შემოიფარგლება იშვიათი ტიპის სუპერნოვაებით.
თქვენ შეგიძლიათ დაეხმაროთ უკრაინას რუსი დამპყრობლების წინააღმდეგ ბრძოლაში. ამის საუკეთესო გზაა უკრაინის შეიარაღებული ძალებისთვის თანხების შემოწირულობა Savelife ან ოფიციალური გვერდის საშუალებით NBU.
ასევე წაიკითხეთ:
- Google-ის ყოფილმა ხელმძღვანელმა ხელოვნური ინტელექტი ბირთვულ იარაღს შეადარა
- მეტას ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია დაეხმაროს ექიმებს საუკეთესო პროთეზების შემუშავებაში