ИИ классифицировал сверхновые с невероятной точностью
Чтобы отнести сверхновую к тому или иному классу, требуется ее кривая блеска и спектр. Новому алгоритму с машинным обучением нужна только кривая блеска. Он позволит сэкономить огромное количество времени астрономам, сохранив точность анализа
Астрономы разработали программное обеспечение, которое классифицирует различные типы сверхновых на основе их кривых блеска — зависимостей блеска звезды от времени. До сих пор ученые определяли тип сверхновой, основываясь на их спектрах и кривых блеска. Но новому алгоритму даже не нужны спектры, получить которые не так-то просто — он анализирует изменение яркости объекта во времени.
Это не первая подобная попытка использовать алгоритмы с машинным обучением для классификации сверхновых. Но в данной работе астрономы впервые предоставили программе доступ к огромному набору реальных данных. В конечном итоге это позволило создать алгоритм, который может определять тип сверхновой звезды с точностью в 80–90%.
Для обучения программы исследователи использовали данные телескопа Pan-STARRS1, которые содержали 2500 сверхновых с кривыми блеска. Для 500 из этих объектов в базе также были спектры, которые точно отражали тип звезды. Обучив программу на 500 звездах с кривыми блеска и спектрами, ученые решили попробовать классифицировать с его помощью оставшиеся 2000 звезд. Оказалось, что алгоритм способен выполнять эту задачу с невероятной точностью от 80% до 90% в зависимости от ограничений на анализируемые параметры, которые ученые накладывали вручную.
По словам астрономов, новый искусственный интеллект позволит не только провести более точную классификацию архивных данных, но также будет полезен в анализе будущих данных. Например, в 2023 планируется запуск Обсерватории имени Веры Рубин, которая потенциально сможет открывать миллионы сверхновых звезд ежегодно. Вручную такой объем данных не обработать, поэтому новый искусственный интеллект будет как нельзя кстати.
