ИИ обнаружил сотни неизвестных аномалий в архиве космического телескопа «Хаббл»

Фото из открытых источников

Обширный архив космического телескопа Hubble («Хаббл»), который работает с 1990 года, был проанализирован с применением искусственного интеллекта. В результате, как сообщает Gazeta.SPb, удалось обнаружить более 1300 редких астрономических объектов, причем сотни из них науке ранее известны не были. Примечательно, что за годы своей работы телескоп накопил порядка 1,7 миллионов изображений и ручной анализ такого огромного количества фактически невозможен, во всяком случае, в адекватные сроки.

Чтобы решить эту проблему исследователи Дэвид О’Райан и Пабло Гомес из Европейского космического агентства (ESA) создали специальную нейросеть, получившую название AnomalyMatch. Ее основной задачей был систематический поиск редких и аномальных объектов в больших коллекциях астрономических изображений. Нейросеть была обучена распознавать паттерны, характерные для нестандартных космических структур.

Большинство обнаруженных аномалий представляют собой далекие галактики, претерпевающие динамические изменения. Ученые различают разные категории. К ним относятся галактики со вспышками звездообразования, в которых новые звезды образуются с исключительно высокой скоростью. Особый интерес представляют «галактики-медузы», которые образуют длинные газовые «щупальца». Они часто формируются, когда галактика проходит через плотную межгалактическую среду.

ИИ также обнаружил протопланетные диски в нашей галактике, которые при взгляде сбоку напоминают гамбургер. Были также выявлены гравитационные линзы. При этом многие из обнаруженных объектов трудно классифицировать, и для понимания их природы требуются дальнейшие, уже более детальные исследования.

Ученые отмечают, что обработка почти 100 миллионов отдельных фрагментов изображений, собранных за десятилетия наблюдений, заняла у нейросети всего около трех дней. По итогам этой работы ИИ представил список 1,3 тысячи объектов, которые были отнесены к астрофизическим аномалиям.  А последующий экспертный анализ этого списка подтвердил, что более 800 объектов из него ранее не были описаны в научной литературе.

Авторы отмечают, что данное исследование стало первой попыткой систематического поиска аномалий во всем архиве телескопа «Хаббл» и наглядно показывает, какой потенциал ИИ есть для повышения результативности научных исследований.