Sztuczna inteligencja pomaga odkrywać kosmiczne anomalie na obrazach z Teleskopu Hubble'a
Astronomowie wykorzystali sztuczną inteligencję do analizy obrazów uchwyconych przez Kosmiczny Teleskop Hubble’a, dzięki temu udało się odkryć kosmiczne anomalie, które pomogą lepiej poznać otaczający nas Wszechświat.
.W ramach nowego badania, naukowcy pod kierownictwem Davidaa O’Ryan i Pablo Gómeza z ESA, wykorzystali nową technikę opartą na sztucznej inteligencją, aby odkryć rzadkie zjawiska astronomiczne w archiwalnych danych pozyskanych przez należący do NASA Kosmiczny Teleskop Hubble’a. Astronomowie przeanalizowali prawie 100 milionów fragmentów obrazów ze zbioru Hubble Legacy Archive, z których każdy miał zaledwie kilkadziesiąt pikseli (od 7 do 8 sekund kątowych na niebie). W ciągu zaledwie dwóch i pół dnia badaczom udało się zidentyfikować ponad 1300 obiektów o niezwykłym wyglądzie, z których ponad 800 nigdy nie zostało do tej pory udokumentowanych. Badanie zostało opublikowane w czasopiśmie Astronomy & Astrophysics.
.Większość anomalii stanowiły galaktyki w czasie procesu łączenia się lub wzajemnego oddziaływania grawitacyjnego na siebie, które charakteryzowały się niezwykłymi kształtami lub odchodzącymi z nich strumieniami gwiazd i gazu. Inne były soczewkami grawitacyjnymi, w których grawitacja galaktyki na pierwszym planie zniekształcała czasoprzestrzeń i wyginała światło z obiektów tła w łuki lub pierścienie. Dodatkowe odkrycia obejmowały galaktyki z masywnymi skupiskami gwiazd, galaktyki przypominające meduzy z gazowymi „mackami” oraz dyski gwiazdotwórcze znajdujące się w Drodze Mlecznej. Jednak, jak podkreślają astronomowie, kilkadziesiąt odkrytych obiektów całkowicie wymykało się istniejącym schematom klasyfikacji.
Zdaniem naukowców, zidentyfikowanie tak różnorodnego zestawu nietypowych obiektów w ogromnym i stale powiększającym się zbiorze danych z teleskopu Hubble’a, jak i innych teleskopów stanowi ogromne wyzwanie. Nigdy w historii astronomii nie dysponowano taką ilością danych obserwacyjnych do analizy.
Aby sprostać temu wyzwania, w ramach nowego badania, naukowcy opracowali narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które było w stanie przeanalizować miliony zdjęć astronomicznych w ułamku czasu potrzebnego do tego ekspertom. Sieć neuronowa, nazwana AnomalyMatch, została przeszkolona do wykrywania rzadkich i niezwykłych obiektów poprzez rozpoznawanie wzorców w danych – naśladując sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje wizualne.
„Archiwalne obserwacje z Teleskopu Hubble’a obejmują obecnie 35 lat, jest to przeogromny zbiór danych, w którym mogą być ukryte kosmiczne anomalie” – mówi David O’Ryan z ESA.
Dotychczas kosmiczne anomalie na zdjęciach były wykrywane przez badaczy przeglądających dane lub przypadkowe obserwacje. Chociaż doświadczeni astronomowie doskonale radzą sobie z identyfikowaniem nietypowych obiektów, ogromna ilość danych zebranych przez Teleskop Hubble’a sprawia, że kompleksowe przeglądanie ich przez ludzi jest niepraktyczne. Częściowo dotychczas pomagały w tym inicjatywy naukowe, w których pomagali astronomowie amatorzy, co rozszerzyło nieco zakres analizy danych, ale nawet te starania okazywały się niewystarczające w przypadku tak obszernych archiwów, jak te uzyskane z Hubble’a lub innych teleskopów, takich jak Euclid.
W ramach nowego badania, stosując AnomalyMatch do archiwum Hubble Legacy Archive, naukowcy przeprowadzili pierwsze systematyczne poszukiwania anomalii kosmicznych w całym zbiorze danych. Po wskazaniu przez algorytm prawdopodobnych kandydatów, naukowcy ręcznie przejrzeli najwyżej ocenione źródła i potwierdzili odkrycie ponad 1300 niezwykłych obiektów.
.„To doskonały przykład tego, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć wartość naukową archiwalnych zbiorów danych. Odkrycie tak wielu nieudokumentowanych wcześniej anomalii w danych z Teleskopu Hubble’a podkreśla potencjał tego narzędzia w przyszłych badaniach” – podsumowuje Pablo Gómez z ESA.
Oprac. EG
