Inteligenţa artificială scoate la lumină peste 1.300 de anomalii astrofizice din datele Telescopului Spaţial Hubble

Folosind un instrument de inteligenţă artificială de mare putere, astronomii au scotocit prin volume uriaşe de observaţii din arhivele NASA ale Telescopului Spaţial Hubble şi au identificat peste 1.300 de anomalii astrofizice, dintre care mai mult de 800 sunt complet noi pentru ştiinţă.

Studiul, semnat de David O’Ryan şi Pablo Gómez (ESA – Agenţia Spaţială Europeană), a fost publicat în revista „Astronomie şi Astrofizică”.

35 de ani de observaţii: Arhiva Legacy Hubble, un „tezaur” pentru anomalii astrofizice

„Observaţiile arhivate ale Telescopului Spaţial Hubble se întind acum pe 35 de ani, oferind un adevărat tezaur de date în care pot fi găsite anomalii astrofizice”, afirmă O’Ryan.

Aceste anomalii contează deoarece pot fi valori ieşite din tipar care dezvăluie o faţetă neaşteptată a naturii. Un cercetător bine antrenat le poate observa şi, în unele cazuri, le poate recunoaşte relativ uşor-problema este că volumul de date depăşeşte cu mult ce poate parcurge o minte omenească.

De la gigaocteţi la zeci de terabytes pe noapte: avalanşa de date astronomice

Astronomia modernă produce date într-un ritm ameţitor. Telescopul Spaţial James Webb (JWST) adaugă aproximativ 57 GB de date pe zi, în funcţie de programul de observaţii.

Iar Observatorul Vera Rubin, dotat cu cea mai mare cameră digitală construită vreodată, va depăşi masiv acest ritm: se estimează că va genera în jur de 20 terabytes de date brute în fiecare noapte, necesitând infrastructură specială doar pentru stocare şi procesare.

Pe măsură ce intră în funcţiune noi instrumente, precum Giant Magellan Telescope şi Extremely Large Telescope, cantitatea de date astronomice ce trebuie examinată ştiinţific se transformă într-un adevărat potop. E de aşteptat ca aceste arhive să ascundă multe surprize, însă tehnologia de colectare a informaţiei a depăşit capacitatea creierului uman de a o analiza integral-în schimb, inteligenţa artificială începe să ţină pasul cu „fabrica” de date a astronomiei.

„Arhivele astronomice conţin cantităţi enorme de date neexplorate care pot ascunde fenomene cosmice rare şi valoroase din punct de vedere ştiinţific”, notează autorii. „Folosim metode noi, semi-supervizate, pentru a extrage astfel de obiecte din Arhiva Legacy Hubble.”

AnomalyMatch: instrumentul IA care a trecut prin 100 de milioane de imagini în câteva zile

Pentru această căutare, echipa a utilizat un cadru de detecţie a anomaliilor dezvoltat recent, numit AnomalyMatch, capabil să scaneze rapid aproape 100 de milioane de decupaje de imagine din Arhiva Legacy Hubble (care include observaţii din ultimii ~35 de ani).

AnomalyMatch este o reţea neuronală, adică un instrument de învăţare automată inspirat de modul în care funcţionează creierul uman. Într-o lucrare anterioară de prezentare a instrumentului, autorii au subliniat că este optimizat pentru aplicaţii la scară mare, putând calcula predicţii pentru aproximativ 100 de milioane de imagini în trei zile, folosind un singur GPU.

În practică, procesarea acestui volum a durat doar 2–3 zile, o fracţiune infimă din timpul pe care l-ar fi necesitat analiza manuală. Totodată, este prima dată când Arhiva Legacy Hubble este supusă unei căutări atât de sistematice a anomaliilor.

De la o listă scurtă la confirmare umană

AnomalyMatch a produs o listă de obiecte „probabil anormale”, cu aproape 1.400 de intrări-un număr mult mai uşor de verificat de către cercetători. O’Ryan şi Gómez au examinat manual aceste cazuri şi au concluzionat că aproximativ 1.300 sunt, într-adevăr, anomalii, iar peste 800 nu fuseseră raportate anterior.

Ce tipuri de anomalii astrofizice au apărut cel mai des în Arhiva Legacy Hubble

Cele mai frecvente anomalii detectate au fost galaxiile în fuziune şi cele care interacţionează, cu un total de 417 exemple.

În plus, au fost identificate 86 noi potenţiale lentile gravitaţionale. Acestea sunt deosebit de importante fiindcă pot aduce în „raza” noastră de observaţie obiecte altfel prea îndepărtate pentru a fi studiate direct. În acelaşi timp, lentilele gravitaţionale îi ajută pe oamenii de ştiinţă să: - investigheze distribuţia materiei întunecate din Univers; - estimeze distanţe cosmice şi ritmul de expansiune cosmică; - testeze relativitatea generală.

„Identificăm multe lentile gravitaţionale deja menţionate în literatura de specialitate-dar şi numeroase candidate noi”, scriu autorii.

Obiecte rare: galaxii meduză şi alte forme neobişnuite

În arhivă au apărut şi alte tipuri de anomalii. AnomalyMatch a scos la iveală obiecte rare precum galaxiile meduză: acestea apar în roiuri de galaxii, unde mişcarea prin mediul intracluster „smulge” gazul din galaxie, lăsând în urmă o coadă lungă în care formarea de stele luminează structura. În Arhiva Legacy Hubble au fost găsite 35 astfel de galaxii.

Cercetarea a identificat şi anomalii a căror natură nu este încă clară. Un exemplu notabil este o galaxie cu un nucleu aparent răsucit şi „lobi” deschişi, o configuraţie vizuală neobişnuită ce necesită analize suplimentare.

Alte categorii observate în eşantion

Pe lângă cele de mai sus, lista a inclus: - galaxii suprapuse; - galaxii grunjoase (cu structură neregulată, în „noduri”); - galaxii inelare; - galaxii cu deplasare spre roşu mare, aflate atât de aproape de limita de detecţie încât sunt greu de distins; - galaxii cu jeturi; - galaxii care găzduiesc nuclee galactice active (AGN).

De ce inteligenţa artificială e potrivită pentru arhivele astronomice

Sarcina de a răscoli cantităţi enorme de imagini şi de a semnala excepţii este una pentru care inteligenţa artificială este aproape ideală-şi, realist, greu de reprodus la aceeaşi scară de către oameni.

Chiar dacă observaţiile astronomice s-ar opri mâine, descoperirile nu s-ar opri: instrumentele IA vor continua să se îmbunătăţească, iar seturile masive deja existente-de la Hubble până la misiuni precum Gaia a ESA-vor rămâne „terenuri de antrenament” şi de explorare pentru metode tot mai performante.

Ce urmează: confirmări, urmăriri şi valoare pentru viitoarele sondaje

Un pas firesc după identificarea automată a anomaliilor este confirmarea lor prin observaţii suplimentare (de exemplu, spectroscopie) şi prin comparaţii cu alte cataloage. În mod particular, candidatele la lentile gravitaţionale pot beneficia de campanii de urmărire pentru a stabili geometria sistemului şi a estima masele implicate.

În acelaşi timp, astfel de metode pot deveni esenţiale în epoca sondajelor de mare amploare: pe măsură ce Observatorul Vera Rubin începe să furnizeze fluxuri nocturne de date, instrumente de tip AnomalyMatch pot ajuta la trierea rapidă a „ciudăţeniilor” care merită atenţie imediată, înainte ca ele să se piardă în mulţime.

„Este o demonstraţie puternică a modului în care inteligenţa artificială poate creşte randamentul ştiinţific al seturilor de date arhivate”, a declarat Gómez. „Descoperirea unui număr atât de mare de anomalii nedocumentate anterior în datele Hubble subliniază potenţialul instrumentului pentru sondajele viitoare.”

Acest articol a fost publicat iniţial de „Universul Azi”. Citiţi articolul original.