Satelita Swift i sztuczna inteligencja badają rozbłyski gamma

Astronomowie wykorzystali sztuczną inteligencję i należącą do NASA satelitę Swift do lepszego oszacowania odległości najjaśniejszych wybuchów we Wszechświecie – rozbłysków gamma.

Najnowsze badania prowadzone przez naukowców z Nevada Center for Astrophysics UNLV i National Astronomical Observatory of Japan (NAOJ), pod kierownictwem Marii Dainotti, obejmowały wiele modeli uczenia maszynowego i skupiały się na poprawie precyzji pomiarów odległości rozbłysków gamma (GRB) – najjaśniejszych i najgwałtowniejszych eksplozji we Wszechświecie.

Jak wskazują naukowcy, w ciągu zaledwie kilku sekund, GRB uwalniają taką samą ilość energii, jaką Słońce w ciągu całego swojego życia. Ponieważ są one tak jasne, mogą być obserwowane w różnych odległościach – w tym na skraju widzialnego wszechświata – i pomagają astronomom w poszukiwaniu najstarszych i najbardziej odległych gwiazd. Jednak ze względu na ograniczenia obecnej technologii, tylko niewielki procent znanych rozbłysków ma wszystkie cechy obserwacyjne potrzebne badaczom do obliczenia, jak daleko wystąpiły.

Naukowcy połączyli dane o GRB z należącego do NASA satelity Swift z wieloma modelami uczenia maszynowego, aby pokonać ograniczenia technologii obserwacyjnej i dokładniej oszacować bliskość rozbłysków gamma, dla których odległość nie jest znana. Ponieważ, jak wskazują badacze, mogą one być obserwowane zarówno daleko, jak i stosunkowo blisko, wiedza o tym, gdzie występują, może pomóc zrozumieć, jak gwiazdy ewoluują i ile GRB może wystąpić w danej przestrzeni i czasie.

„Badania te przesuwają granicę zarówno w astronomii promieniowania gamma, jak i uczeniu maszynowym. Dalsze badania i innowacje pomogą nam osiągnąć jeszcze bardziej wiarygodne wyniki i pozwolą odpowiedzieć na niektóre z najbardziej palących pytań kosmologicznych, w tym na najwcześniejsze procesy naszego Wszechświata i jego ewolucję w czasie” – mówi Dainotti.

Badacze wykorzystali kilka metod uczenia maszynowego do precyzyjnego pomiaru odległości GRB obserwowanych przez znajdujący się w kosmosie Swift UltraViolet/Optical Telescope (UVOT) i teleskopy naziemne, w tym Subaru. Badanie zostało opublikowane w Astrophysical Journal Letters.

„Wyniki tego badania są tak precyzyjne, że możemy określić za pomocą przewidywanej odległości liczbę GRB w danej objętości i czasie (zwaną częstotliwością), która jest bardzo zbliżona do rzeczywistych obserwowanych szacunków” – tłumaczą naukowcy.

Astronomom udało się również zmierzyć odległość rozbłysków gamma za pomocą uczenia maszynowego, wykorzystując dane z teleskopu rentgenowskiego Swift NASA (XRT) z tzw. długich GRB. Naukowcy uważają, że powstają one na różne sposoby. Długie rozbłyski gamma mają miejsce, gdy masywna gwiazda osiąga koniec swojego życia i eksploduje w supernowej. Inny typ, znany jako krótkie GRB, ma miejsce, gdy pozostałości martwych gwiazd, takie jak gwiazdy neutronowe, łączą się grawitacyjnie i zderzają ze sobą.

Badacze twierdzą, że to podejście jest szczególne, ponieważ zastosowano w nim kilka metod uczenia maszynowego w celu poprawy ich wspólnej mocy predykcyjnej. Metoda ta, zwana Superlearner, przypisuje każdemu algorytmowi wagę, której wartości wahają się od 0 do 1, przy czym każda waga odpowiada sile przewidywania tej pojedynczej metody.

„Zaletą Superlearner jest to, że ostateczna prognoza jest zawsze bardziej wydajna niż pojedyncze modele. Superlearner jest również używany do odrzucania algorytmów, które są najmniej przewidywalne” – podkreśla Dainotti.

Badanie zdaniem astronomów, wiarygodnie oszacowało odległość 154 długich GRB, dla których nie były one znane i znacznie powiększyło populację już poznanych.

Emil Gołoś