Sztuczna inteligencja pomaga naukowcom odkrywać kosmiczne anomalie na zdjęciach z Teleskopu Hubble’a
Astronomowie wykorzystali sztuczną inteligencję do analizy obrazów uchwyconych przez Kosmiczny Teleskop Hubble’a, dzięki temu udało się odkryć kosmiczne anomalie, które pomogą lepiej poznać otaczający nas Wszechświat.
W ramach nowego badania, naukowcy pod kierownictwem Davidaa O’Ryan i Pablo Gómeza z ESA, wykorzystali nową technikę opartą na sztucznej inteligencją, aby odkryć rzadkie zjawiska astronomiczne w archiwalnych danych pozyskanych przez należący do NASA Kosmiczny Teleskop Hubble’a. Astronomowie przeanalizowali prawie 100 milionów fragmentów obrazów ze zbioru Hubble Legacy Archive, z których każdy miał zaledwie kilkadziesiąt pikseli (od 7 do 8 sekund kątowych na niebie). W ciągu zaledwie dwóch i pół dnia badaczom udało się zidentyfikować ponad 1300 obiektów o niezwykłym wyglądzie, z których ponad 800 nigdy nie zostało do tej pory udokumentowanych. Badanie zostało opublikowane w czasopiśmie Astronomy & Astrophysics.
Większość anomalii stanowiły galaktyki w czasie procesu łączenia się lub wzajemnego oddziaływania grawitacyjnego na siebie, które charakteryzowały się niezwykłymi kształtami lub odchodzącymi z nich strumieniami gwiazd i gazu. Inne były soczewkami grawitacyjnymi, w których grawitacja galaktyki na pierwszym planie zniekształcała czasoprzestrzeń i wyginała światło z obiektów tła w łuki lub pierścienie. Dodatkowe odkrycia obejmowały galaktyki z masywnymi skupiskami gwiazd, galaktyki przypominające meduzy z gazowymi „mackami” oraz dyski gwiazdotwórcze znajdujące się w Drodze Mlecznej. Jednak, jak podkreślają astronomowie, kilkadziesiąt odkrytych obiektów całkowicie wymykało się istniejącym schematom klasyfikacji.
Zdaniem naukowców, zidentyfikowanie tak różnorodnego zestawu nietypowych obiektów w ogromnym i stale powiększającym się zbiorze danych z teleskopu Hubble’a, jak i innych teleskopów stanowi ogromne wyzwanie. Nigdy w historii astronomii nie dysponowano taką ilością danych obserwacyjnych do analizy.
Aby sprostać temu wyzwania, w ramach nowego badania, naukowcy opracowali narzędzie oparte na sztucznej inteligencji, które było w stanie przeanalizować miliony zdjęć astronomicznych w ułamku czasu potrzebnego do tego ekspertom. Sieć neuronowa, nazwana AnomalyMatch, została przeszkolona do wykrywania rzadkich i niezwykłych obiektów poprzez rozpoznawanie wzorców w danych – naśladując sposób, w jaki ludzki mózg przetwarza informacje wizualne.
„Archiwalne obserwacje z Teleskopu Hubble’a obejmują obecnie 35 lat, jest to przeogromny zbiór danych, w którym mogą być ukryte kosmiczne anomalie” – mówi David O’Ryan z ESA.
Dotychczas kosmiczne anomalie na zdjęciach były wykrywane przez badaczy przeglądających dane lub przypadkowe obserwacje. Chociaż doświadczeni astronomowie doskonale radzą sobie z identyfikowaniem nietypowych obiektów, ogromna ilość danych zebranych przez Teleskop Hubble’a sprawia, że kompleksowe przeglądanie ich przez ludzi jest niepraktyczne. Częściowo dotychczas pomagały w tym inicjatywy naukowe, w których pomagali astronomowie amatorzy, co rozszerzyło nieco zakres analizy danych, ale nawet te starania okazywały się niewystarczające w przypadku tak obszernych archiwów, jak te uzyskane z Hubble’a lub innych teleskopów, takich jak Euclid.
W ramach nowego badania, stosując AnomalyMatch do archiwum Hubble Legacy Archive, naukowcy przeprowadzili pierwsze systematyczne poszukiwania anomalii kosmicznych w całym zbiorze danych. Po wskazaniu przez algorytm prawdopodobnych kandydatów, naukowcy ręcznie przejrzeli najwyżej ocenione źródła i potwierdzili odkrycie ponad 1300 niezwykłych obiektów.
„To doskonały przykład tego, jak sztuczna inteligencja może zwiększyć wartość naukową archiwalnych zbiorów danych. Odkrycie tak wielu nieudokumentowanych wcześniej anomalii w danych z Teleskopu Hubble’a podkreśla potencjał tego narzędzia w przyszłych badaniach” – podsumowuje Pablo Gómez z ESA.
Emil Gołoś
