AM: ИИ обнаружил сотни неизвестных науке аномалий в архиве телескопа Hubble

Искусственный интеллект, задействованный в анализе данных, собранных космическим телескопом Hubble, обнаружил свыше 1300 уникальных астрономических объектов, многие из которых ранее оставались неизвестными науке.

Космический телескоп Hubble работает с 1990 года и содержит обширную коллекцию из около 1,7 миллиона снимков. Ручная обработка такого большого объема данных требует значительных усилий и времени.

Исследователи Европейского космического агентства, Дэвид О’Райан и Пабло Гомес, создали нейросетевую модель AnomalyMatch для выявления редких объектов на астрономических изображениях. Нейросеть обучена распознавать необычные структуры, аналогичные тому, как это делает человеческий мозг.

Большинство обнаруженных аномалий — это удаленные галактики, находящиеся в процессе динамических изменений. К ним относятся галактики с активным звездообразованием, где звезды формируются с высокой скоростью, а также галактики типа "медуза" с длинными газовыми структурами, которые возникают при взаимодействии галактики с плотной межгалактической средой.

Алгоритм также нашел протопланетные диски в Млечном Пути, которые выглядят как гамбургеры при наблюдении сбоку, и гравитационные линзы. Многие из этих объектов не поддаются классификации и требуют более детального изучения.

Ученые применили нейросетевую модель для анализа данных из Hubble Legacy Archive, включающего десятки тысяч наборов данных за 35 лет. За три дня модель обработала почти 100 миллионов фрагментов изображений и выявила более 1300 аномалий.

Экспертная проверка подтвердила, что более 800 из обнаруженных объектов ранее не были описаны в научных публикациях.

Это исследование представляет собой первую попытку систематического поиска аномалий во всем архиве данных телескопа Hubble и показывает потенциал искусственного интеллекта в анализе астрономических данных.