Вчені ідентифікували тисячі нових космічних об’єктів за допомогою машинного навчання

Команда вчених з Інституту фундаментальних досліджень Тата в Мумбаї та Індійського інституту космічної науки та технологій у Тіруванантапурамі, що складається з професора Судіпа Бхаттачарії та пана Шівама Кумарана, а також професора Саміра Мандала та професора Діпака Мішри, використовували методи машинного навчання, щоб ідентифікувати природу тисяч нових небесних об’єктів у рентгенівських хвилях. Машинне навчання є розділом штучного інтелекту.

Астрономія зазнає трансформації, оскільки величезні обсяги астрономічних даних з мільйонів небесних об’єктів стають легкодоступними. Це завдяки широкомасштабним опитуванням і ретельним спостереженням із використанням першокласних астрономічних обсерваторій у поєднанні з політикою доступності відкритих даних.

Зайве говорити, що ці дані мають великий потенціал для багатьох відкриттів і нового розуміння Всесвіту. Однак досліджувати дані з усіх цих об’єктів вручну непрактично, і для отримання інформації з цих даних необхідні методи автоматизованого машинного навчання. Але застосування таких методів до астрономічних даних все ще дуже обмежене і знаходиться на попередній стадії.

Класифікація природи невідомих об’єктів еквівалентна виявленню об’єктів певних класів. Таким чином, це дослідження призвело до вірогідного відкриття багатьох тисяч космічних об’єктів класів, таких як чорні діри, нейтронні зірки, білі карлики, зірки тощо, що відкрило величезну можливість для астрономічної спільноти для подальших детальних досліджень багатьох нові цікаві об’єкти.

Це спільне дослідження також було важливим для створення найсучаснішого потенціалу для застосування нових методів машинного навчання до фундаментальних досліджень в астрономії, що матиме вирішальне значення для наукового використання даних з поточних і майбутніх обсерваторій.