Модель искусственного интеллекта ChronoFlow определяет возраст звезд по скорости их вращения с рекордной точностью. опубликовано в The Astrophysical Journal.
Астрономы из Университета Торонто (University of Toronto) использовали для обучения модели данные о 8000 звезд из более чем 30 скоплений: от новорожденных до сформировавшихся миллиарды лет назад. Результаты предсказаний превосходят возможности классических аналитических методов.
Определение возраста звезд — сложная задача: его нельзя измерить напрямую через наблюдения. ChronoFlow использует принципы гирохронологии — закономерности, согласно которой молодые звезды вращаются быстрее, а с возрастом их вращение замедляется из-за взаимодействия магнитного поля со звездным ветром.
Для создания модели ученые собрали крупнейший каталог звезд в скоплениях, используя данные космических миссий Kepler, K2, TESS и GAIA. Известно, что звезды в одном скоплении формируются из одного газопылевого облака примерно в одно время. Поэтому возраст группы можно определить, наблюдая за эволюцией наиболее массивных звезд, которые развиваются быстрее менее массивных.
Нашу методологию можно сравнить с попыткой угадать возраст человека. В астрономии мы не знаем возраст каждой звезды. Мы знаем, что группы звезд имеют одинаковый возраст, так что это похоже на то, как если бы у вас была куча фотографий людей в возрасте пяти, 15, 30 и 50 лет, а затем кто-то дал бы вам новую фотографию и попросил угадать, сколько лет этому человеку.
Джош Спигл (Josh Speagle), доцент кафедры астростатистики Университета Торонто (University of Toronto), руководитель проекта
Знание возраста звезд важно для понимания формирования и эволюции экзопланет, изучения истории Млечного Пути и других галактик. Точное датирование популяций поможет астрономам лучше понять, как формировалась структура Вселенной на протяжении миллиардов лет.
По информации https://hightech.fm/2025/07/03/guess-star-age
Обозрение "Terra & Comp".
