اكتشف فريق دولي من باحثي SNAD 11 شذوذًا كونيًا غير معروف سابقًا ، 7 منها مرشحة لمستعر أعظم. قام الباحثون بتحليل الصور الرقمية للسماء الشمالية التي التقطت في عام 2018 للكشف عن الحالات الشاذة باستخدام طريقة "أقرب الجار". ساعدت خوارزميات التعلم الآلي في أتمتة البحث.
مع ظهور المسوحات الفلكية واسعة النطاق ، ازداد حجم البيانات بشكل كبير. على سبيل المثال ، يولد مرفق زويكي العابر (ZTF) ، الذي يستخدم كاميرا لمسح السماء الشمالية ، حوالي 1,4 تيرابايت من البيانات لكل ليلة مراقبة ، ويحتوي الكتالوج الخاص به على مليارات الكائنات. تستغرق المعالجة اليدوية لمثل هذه الكميات الكبيرة من البيانات وقتًا طويلاً للغاية ، لذلك تعاون فريق من باحثي SNAD من فرنسا والولايات المتحدة ودول أخرى لتطوير حل آلي.
في هذه الدراسة ، درس العلماء مليون منحنى ضوء حقيقي من كتالوج ZTF 2018 وسبعة نماذج منحنى الضوء في الوقت الحقيقي لأنواع الكائنات قيد الدراسة. في المجموع ، قاموا بمراقبة حوالي 40 معلمة ، بما في ذلك سعة سطوع الكائن والفاصل الزمني.
"لقد وصفنا خصائص عمليات المحاكاة التي أجريناها باستخدام مجموعة من الخصائص التي يُتوقع ملاحظتها في الأجسام الفلكية الحقيقية. في مجموعة بيانات تتكون من حوالي مليون كائن ، بحثنا عن المستعرات الأعظمية ، والمستعرات الأعظمية من النوع Ia ، والمستعرات الأعظمية من النوع الثاني ، وأحداث انهيار المد والجزر ، كما يوضح Kostyantyn Malanchev ، باحث ما بعد الدكتوراة في جامعة إلينوي في Urbana-Champaign.
بعد ذلك ، تمت مقارنة بيانات منحنيات السطوع للأجسام الحقيقية ببيانات المحاكاة باستخدام خوارزمية شجرة kd. بعد ذلك ، حدد الفريق 15 من أقرب الجيران ، أي كائنات حقيقية من قاعدة بيانات ZTF ، لكل محاكاة لما مجموعه 105 مطابقة ، والتي فحصها الباحثون بصريًا بحثًا عن الحالات الشاذة. أكد الفحص اليدوي 11 حالة شاذة ، منها 7 كانت مرشحة لمستعر أعظم و 4 كانت مرشحة لنوى مجرة نشطة حيث يمكن أن تحدث أحداث اضطراب المد والجزر.
توضح هذه الدراسة أن الطريقة فعالة للغاية وسهلة الاستخدام. تعد الخوارزمية المقترحة لكشف الظواهر الكونية من نوع معين خوارزمية عالمية ، ويمكن استخدامها لاكتشاف أي أجسام فلكية مثيرة للاهتمام ، ولا تقتصر على الأنواع النادرة من المستعرات الأعظمية.
يمكنك مساعدة أوكرانيا في محاربة الغزاة الروس. أفضل طريقة للقيام بذلك هي التبرع بالأموال للقوات المسلحة لأوكرانيا من خلال الحفاظ على الحياة او من خلال الصفحة الرسمية NBU.
اقرأ أيضا:
- قارن الرئيس السابق لشركة Google بين الذكاء الاصطناعي والأسلحة النووية
- يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي لشركة Meta الأطباء في تصميم أفضل الأطراف الاصطناعية