ИИ обнаружил сотни неизвестных аномалий в архиве телескопа Hubble

Искусственный интеллект проанализировал архив космического телескопа Hubble и обнаружил свыше 1,3 тысячи редких астрономических объектов. Сотни из этих аномалий ранее не были известны науке.

Масштаб задачи и решение

Космический телескоп Hubble функционирует с 1990 года и создал огромный по масштабу архив данных. Он насчитывает около 1,7 миллиона снимков. Однако ручной анализ такого массива информации практически невозможен из-за колоссальных временных затрат.

Для решения этой проблемы исследователи из Европейского космического агентства Дэвид О’Райан и Пабло Гомес разработали специализированную нейросеть под названием AnomalyMatch. Этот инструмент искусственного интеллекта был создан для систематического поиска редких и аномальных объектов в огромных наборах астрономических изображений. Его обучили распознавать паттерны, характерные для нестандартных космических структур, по аналогии с тем, как человеческий мозг обрабатывает визуальную информацию.

Природа обнаруженных объектов

Большинство выявленных аномалий представляют собой далекие галактики, находящиеся в процессе динамических изменений. Среди них ученые выделяют несколько категорий. Это галактики со вспышками звездообразования, где новые светила рождаются с исключительно высокой интенсивностью. Отдельный интерес представляют так называемые галактики-медузы, от которых тянутся длинные газовые «щупальца», часто возникающие при прохождении галактики через плотную межгалактическую среду.

Также алгоритм находил протопланетные диски в нашей собственной Галактике, которые при наблюдении с ребра напоминают гамбургер. Кроме того, в списке присутствуют гравитационные линзы. Многие из найденных объектов не поддаются простой классификации и требуют дальнейшего детального изучения для понимания их природы.

Результаты анализа архива

Ученые применили алгоритм для скрининга Hubble Legacy Archive. Этот архив содержит десятки тысяч наборов данных, собранных за 35 лет наблюдений. Нейросети потребовалось меньше трех дней для обработки почти 100 миллионов отдельных фрагментов изображений. В результате работы система составила список из более чем 1300 объектов, классифицированных как астрофизические аномалии, сообщает Space.com.

Последующая экспертная проверка этого списка подтвердила, что свыше 800 из обнаруженных объектов ранее не были задокументированы в научной литературе.

Таким образом, исследование стало первой в истории попыткой полного систематического поиска аномалий во всем архиве Hubble. По словам Пабло Гомеса, эта работа наглядно демонстрирует потенциал искусственного интеллекта для повышения научной отдачи от уже существующих массивов данных.