За понад три десятиліття космічний телескоп Хаббл зібрав безпрецедентну кількість астрономічних зображень — на сьогодні понад 1,7 мільйона. Однак величезний обсяг даних унеможливлює детальний аналіз кожного кадру вченими. Тепер у дію вступила нова модель штучного інтелекту (ШІ) під назвою AnomalyMatch, яка ідентифікує 1300 раніше незадокументованих космічних аномалій, захованих в архіві спадщини Хаббла.
Проблема перевантаження астрономічних даних
Астрономічні обсерваторії, особливо довгострокові проекти, такі як Хаббл, генерують такі величезні набори даних, що вони перевищують можливості людського аналізу. Тільки архів Hubble Legacy містить десятиліття спостережень у глибокому космосі, що представляє найбільший набір даних спостережень в астрономії. Переглядати ці дані вручну недоцільно: у дослідників просто не вистачає часу, щоб перевірити кожне зображення.
Як працює AnomalyMatch
Штучний інтелект, розроблений ESA під назвою AnomalyMatch, був навчений ідентифікувати незвичайні об’єкти за допомогою розпізнавання образів, таким чином імітуючи те, як людський зір обробляє інформацію. Менш ніж за три дні модель обробила майже 100 мільйонів фрагментів зображення, висвітлюючи аномалії, які інакше могли б залишитися непоміченими роками.
Які аномалії було виявлено?
Серед відкриттів — далекі галактики, що зливаються несподіваним чином, зоряні скупчення, що утворюють нові зірки, і медузоподібні галактики з газоподібними структурами, що тягнуться за ними. Особливо помітна категорія включає протопланетні диски в нашій власній галактиці, які нагадують гамбургери. Багато з цих об’єктів важко класифікувати, підкреслюючи величезність невідомих явищ у Всесвіті.
Наслідки для майбутніх досліджень
Цей проект є першим систематичним пошуком аномалій у всьому архіві спадщини Хаббла. Дослідники підкреслюють, що успіх демонструє здатність ШІ значно покращити наукову продукцію наявних наборів даних. Відкриття такої кількості раніше незадокументованих аномалій підкреслює потенціал цього інструменту для майбутніх досліджень, а також для інших довгострокових астрономічних проектів.
«Це потужна демонстрація того, як штучний інтелект може покращити наукову продукцію архівних наборів даних», — каже Пабло Гомес, один із дослідників ESA, що стоїть за AnomalyMatch.
Розробка AnomalyMatch є важливим кроком у тому, як ми витягуємо знання з наших зростаючих архівів астрономічних даних. Автоматизуючи процес виявлення аномалій, ШІ гарантує, що жодне потенційно важливе спостереження не буде пропущено, відкриваючи нові знання про Всесвіт у безпрецедентному масштабі.
