Новости науки "Русского переплета" Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

08.08.2022
21:25

ИИ помогает находить новые космические аномалии

    Международная команда исследователей SNAD обнаружила 11 ранее неизвестных космических аномалий, 7 из которых являются кандидатами в сверхновые. Исследователи проанализировали цифровые изображения северного неба, сделанные в 2018 году, для обнаружения аномалий с помощью метода «ближайшего соседа». Алгоритмы машинного обучения помогли автоматизировать поиск. Статья опубликована в New Astronomy.

    С появлением крупномасштабных астрономических обзоров объемы данных резко увеличились. Например, Zwicky Transient Facility (ZTF), который использует широкоугольную камеру для обзора северного неба, генерирует около 1,4 ТБ данных за ночь наблюдения, а его каталог содержит миллиарды объектов. Ручная обработка таких огромных объемов данных является очень трудоемкой, поэтому команда исследователей SNAD из России, Франции и США объединила усилия для разработки автоматизированного решения.

    В этом исследовании ученые изучили миллион реальных кривых блеска из каталога ZTF 2018 года и семь моделей кривых в реальном времени для типов изучаемых объектов. Всего они отслеживали около 40 параметров, включая амплитуду яркости объекта и временной интервал.

    «Мы описали свойства нашего моделирования, используя набор характеристик, которые, как ожидается, будут наблюдаться у реальных астрономических тел. В наборе данных примерно из миллиона объектов мы искали сверхмощные сверхновые, сверхновые типа Ia, сверхновые типа II и события приливного разрушения», — объясняет Константин Маланчев, постдок Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне.

    Затем данные кривых блеска реальных объектов сравнивались с данными моделирования с использованием алгоритма k-d-дерева. Впоследствии команда идентифицировала 15 ближайших соседей, то есть реальных объектов из базы данных ZTF, для каждой симуляции — всего 105 совпадений, которые исследователи визуально проверили на наличие аномалий. Ручная проверка подтвердила 11 аномалий, из которых 7 были кандидатами в сверхновые, а 4 кандидатами в активные ядра галактик, где могли произойти события приливного разрушения.

    Это исследование демонстрирует, что метод очень эффективен и относительно прост в применении. Предлагаемый алгоритм обнаружения космических явлений определенного типа универсален, и может быть использован для обнаружения любых интересных астрономических объектов, не ограничиваясь редкими типами сверхновых.

    По информации https://www.astronews.ru/cgi-bin/mng.cgi?page=news&news=20220807135200

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100