Искусственный интеллект нашел 56 кандидатов в гравитационные линзы

Исследователи планируют продолжить обучать нейронную сеть, чтобы она замечала линзы небольшого размера и отвергала ложные. Конечная цель – полностью исключить из цепочки человека.

Международная команда астрономов разработала новый метод, который находит гравитационные линзы в огромном объеме данных. Метод основан на том же алгоритме искусственного интеллекта, что в последние годы используют Google, Facebook и Tesla. Новый подход уже дал первые плоды – команда обнаружила 56 кандидатов в гравитационные линзы. Результаты работы представлены в Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Когда одна галактика скрывается за другой, в некоторых случаях телескопы могут уловить свет фонового объекта благодаря эффекту гравитационного линзирования, предсказанного в Общей Теории Относительности Альберта Эйнштейна. Астрономы по всему небу ищут такие объекты, так как они помогают в исследовании темной материи.

Охота на гравитационные линзы кропотливая работа. Астрономы должны анализировать тысячи изображений, к счастью в этом им помогают добровольцы по всему миру. До сих пор скорость поиска более или менее успевала за новыми изображениями. Однако, с приходом специальных телескопов, получающих снимки больших участков неба, люди уже не могут идти в ногу с темпами роста данных.

Чтобы справиться с растущим количеством изображений, астрономы прибегли к помощи так называемой «сверточной нейронной сети». Ученые обучили нейронную сеть, используя миллионы самодельных изображений гравитационных линз. Затем они подали на вход реальные снимки с небольшого участка неба.

Изначально искусственный интеллект выделил 761 кандидата в гравитационные линзы. После проверки полученных данных астрономами, их количество уменьшилось до 56, которые еще необходимо подтвердить телескопами.

В будущем исследователи планируют продолжить обучать нейронную сеть, чтобы она замечала линзы небольшого размера и отвергала ложные. Конечная цель – полностью исключить из цепочки человека.

«Впервые сверточная нейронная сеть используется для поиска объектов в астрономическом исследовании. Я думаю, что в будущем это станет нормой, так как количество данных растет невероятными темпами. У нас просто не хватит астрономов, чтобы справиться с ними», – заключил Карло Петрильо, ведущий автор исследования из Университет Гронингена (Нидерланды).

Роман Захаров
главный редактор
Комментарии
Старые солнцеподобные звезды благоприятны для зарождения жизни на их планетах
Скрытая темная сторона галактики в созвездии Скульптор
Новое исследование проливает свет на тайну аккреции материала молодой звездой
Читайте и распечатывайте последние новости астрономии, космоса и космонавтики на сайте http://in-space.ru
Наверх