AI otkrio stotine svemirskih anomalija

Tim astronoma Europske svemirske agencija koristio je novu metodu za pretraživanje rijetkih astronomskih objekata u Hubble Legacy arhivi uz pomoć umjetne inteligencije. 

Tim je u samo dva i pol dana pregledao gotovo 100 milijuna izrezanih slika, otkrivši gotovo 1400 anomalnih objekata, od kojih više od 800 nikada prije nije dokumentirano.

Rijetki i anomalni objekti poput galaksija koje se sudaraju, gravitacijskih leća i prstenastih galaksija od ogromnog su znanstvenog interesa, ali ih je teško pronaći u rastućoj masi podataka s teleskopa poput svemirskog teleskopa Hubble. Astronomi se sve češće moraju pitati kako mogu pronaći kozmičku iglu u plastu sijena veličine Svemira.

Nedavno su istraživači David O'Ryan i Pablo Gómez iz Europske svemirske agencije razvili alat umjetne inteligencije koji im omogućuje pregled milijuna astronomskih slika u djeliću vremena koje bi bilo potrebno čovjeku. Tim je obučio svoj alat i demonstrirao njegove mogućnosti koristeći Hubble Legacy Archive, koja sadrži desetke tisuća skupova podataka koji obuhvaćaju dugi životni vijek Hubbleovog teleskopa.

„Arhivska opažanja sa svemirskog teleskopa Hubble sada sežu 35 godina unatrag, pružajući riznicu podataka u kojima bi se mogle pronaći astrofizičke anomalije“, kaže David O'Ryan, glavni autor istraživačkog rada objavljenog u časopisu Astronomy & Astrophysics.

Astrofizičke anomalije se obično otkrivaju kada znanstvenici ručno traže objekte koji su izvan norme - ili ih pronađu slučajno. Iako obučeni znanstvenici izvrsno uočavaju kozmičke anomalije, jednostavno postoji previše Hubbleovih podataka da bi ih stručnjaci mogli ručno sortirati na potrebnoj razini finih detalja.

Projekti građanske znanosti, koji uključuju neznanstvenike u suradnju na zadacima poput klasifikacije galaksija, pružaju još jedan način za iskorištavanje ogromnih količina dostupnih podataka. Iako građanske znanstvene grupe uvelike proširuju količinu podataka koji se mogu pregledati, one još uvijek nisu dorasle opsežnim arhivama poput Hubbleovih ili skupovima podataka s teleskopa koji pregledavaju nebo poput ESA-inog svemirskog teleskopa Euclid. 

Sada, ovaj novi rad O'Ryana i Gómeza podiže pretragu na potpuno novu razinu. Tim je razvio ono što se naziva neuronska mreža, alat umjetne inteligencije koji koristi računala za obradu podataka i pretraživanje uzoraka na način inspiriran ljudskim mozgom. Njihova neuronska mreža, koju su nazvali AnomalyMatch, obučena je za traženje i prepoznavanje rijetkih objekata poput galaksija meduza i gravitacijskih lukova.

Tim je koristio AnomalyMatch za pretraživanje gotovo 100 milijuna izrezanih slika iz Hubble Legacy arhive, što je prvi put da je arhiva sustavno pretražena u potrazi za astrofizičkim anomalijama. Za samo dva i pol dana, AnomalyMatch je završio pretragu arhive i vratio popis vjerojatnih anomalija.

Budući da proces pronalaska rijetkih objekata još uvijek zahtijeva stručno oko, O'Ryan i Gómez osobno su pregledali izvore koje je njihov algoritam ocijenio kao najvjerojatnije anomalne. Od njih, više od 1300 bile su istinske anomalije, od kojih više od 800 nikada nije dokumentirano u znanstvenoj literaturi.

Većina anomalija bile su galaksije u procesu spajanja ili interakcije, poprimajući neobične oblike ili ostavljajući za sobom duge repove zvijezda i plina. Mnoge druge bile su gravitacijske leće, u kojima gravitacija galaksije u prvom planu savija prostorvrijeme i iskrivljuje svjetlost iz udaljene galaksije u pozadini u krug ili luk.

Tim je također otkrio primjere nekoliko drugih rijetkih objekata poput galaksija s ogromnim nakupinama zvijezda, galaksija meduza s plinovitim 'ticalima' i diskova koji formiraju planete viđenih s ruba, dajući im izgled nalik hamburgeru ili leptiru. Možda najzanimljivije od svega, bilo je nekoliko desetaka objekata koji su se u potpunosti prkosili klasifikaciji.

„Ovo je fantastična upotreba umjetne inteligencije za maksimiziranje znanstvenog rezultata Hubbleove arhive“, kaže koautor studije Pablo Gómez. „Pronalaženje toliko anomalnih objekata u Hubbleovim podacima, gdje biste očekivali da su mnogi već pronađeni, odličan je rezultat. Također pokazuje koliko će ovaj alat biti koristan za druge velike skupove podataka.“

Hubble je generirao samo jednu od mnogih velikih arhiva podataka u astronomiji, a na horizontu su još mnogi.

Novi objekti koji će vratiti ogromnu količinu podataka uključuju Euclid, koji je 2023. započeo svoje istraživanje milijardi galaksija na trećini noćnog neba, NSF-DOE Vera C. Rubin opservatorij, koji će uskoro započeti svoje 10-godišnje istraživanje prostora i vremena i prikupiti više od 50 petabajta slika, te NASA-in rimski svemirski teleskop Nancy Grace, kojem ESA doprinosi kao Misija prilike, a čije je lansiranje planirano najkasnije do svibnja 2027.

Alati umjetne inteligencije poput AnomalyMatcha mogu pomoći astronomima da se nose s poplavom dolaznih podataka i otkriju nove primjere rijetkih i neobičnih objekata - a možda čak i stvari koje nikada prije nisu viđene u Svemiru.