Новый ИИ, разработанный командой ученых, радикально меняет ситуацию. Путем анализа данных с телескопов он способен автоматически детектировать сверхновые взрывы, исходя из их характеристик и аномальных световых сигналов. Это заметно уменьшает объем работы, которую должны выполнить астрономы, и позволяет проще и скорее обнаруживать новые сверхновые во Вселенной, доступной наблюдениям.
Такой подход имеет большой потенциал в улучшении нашего понимания сверхновых и их роли в эволюции звезд. Он также может существенно сократить время, потребное для обработки данных и расширить нашу общую базу знаний о Вселенной.
Коллектив исследлователей из разных стран объединился, чтобы достигнуть существенного продвижения в области обнаружения сверхновых. Результатом совместной работы стал новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ), который авторы именовали Bright Transient Survey Bot (BTSbot). Он отличается от предыдущих алгоритмов тем, что способен обнаруживать сверхновые без участия людей.
BTSbot использует мощный алгоритм машинного обучения, который был обучен на огромном наборе данных из более 1,4 миллиона изображений, полученных от почти 16 000 источников. Это позволяет системе автоматически анализировать и классифицировать новые объекты на небе.
Инструмент искусственного интеллекта (ИИ), которому разработчики дали имя Bright Transient Survey Bot (BTSbot) был разработан учеными Северо-Западного университета США. Благодаря ему удалось обнаружить первую сверхновую SN2023tyk в данных от Zwicky Transient Facility (ZTF), роботизированной камеры, расположенной в Калифорнии, которая регулярно сканирует северное небо каждые два дня. Интересно отметить, что камера сделала фотографию космического взрыва 3 октября, а BTSbot обнаружил сверхновую именно в данных ZTF 5 октября.
Согласно сообщению пресс-центра университета, новая система полностью автоматизирует процесс обнаружения звездных взрывов. Это значительно сокращает время, которое ранее требовалось астрономам для визуального анализа больших объемов данных и поиска сверхновых. Благодаря BTSbot обнаружение сверхновых становится намного более быстрым и эффективным.
После обнаружения сверхновой, BTSbot установил связь с другими роботизированными инструментами, чтобы подтвердить и классифицировать это событие. Итогом сотрудничества стало подтверждение открытия и классификация SN2023tyk как сверхновой типа Ia. Отчет о данном открытии был публично представлен 7 октября.
Сверхновые типа Ia — взрывы белых карликов, которые достигли критической массы в результате поглощения материи от звезды-близнеца или слияния с другим белым карликом. Они обладают практически одинаковой яркостью и широко применяются как «стандартные свечи» для измерений расстояний в космическом пространстве. Кроме того, сверхновые типа Ia являются основным источником образования железа во Вселенной.
Благодаря BTSbot удалось обнаружить свою первую сверхновую — SN2023tyk в данных от Zwicky Transient Facility (ZTF), роботизированной камеры, расположенной в Калифорнии и регулярно сканирующей северное небо каждые два дня. Интересно отметить, что ZTF сделала фотографию космического взрыва 3 октября, а BTSbot «вычислил» сверхновую именно в данных ZTF 5 октября.
После обнаружения сверхновой, BTSbot установил связь с другими роботизированными инструментами, чтобы подтвердить и классифицировать это событие. Итогом сотрудничества стало подтверждение открытия и классификация SN2023tyk как сверхновой типа Ia. Отчет о данном открытии был публично представлен 7 октября.
Сверхновые типа Ia это взрывы белых карликов, которые достигли критической массы в результате поглощения материи от звезды-близнеца или слияния с другим белым карликом. Они обладают практически одинаковой яркостью и широко применяются как «стандартные свечи» для измерений расстояний в космическом пространстве. Кроме того, сверхновые типа Ia являются основным источником образования железа во Вселенной.
Это важная точка в исследованиях! Предполагаемое развитие языковых моделей поможет ботам научиться целенаправленно фиксировать заданные подтипы звездных взрывов. По сути исключение человека из процесса предварительного анализа данных предоставляет больше ресурсов исследовательской группе. Это позволит уделить больше времени анализу полученных данных и разработке новых гипотез, которые могли бы объяснить природу космических взрывов
— Адам Миллер, астроном Северо-Западного университета, разработчик BTSbot.
