Астрономы с помощью ИИ открыли редкие поглотители
Впечатления художника: наземный телескоп Sloan Digital Sky Survey зафиксировал огромное количество спектров квазаров ранней Вселенной. Обученная глубокая нейронная сеть искусственного интеллекта впервые обнаружила в спектральных данных квазара рекордные зонды линий слабого нейтрального поглощения углерода, созданные холодной средой ранних галактик. Автор: Yi Yuechen
Недавно международная группа под руководством профессора Гэ Цзяня из Шанхайской астрономической обсерватории Китайской академии наук провела поиск редких слабых сигналов в спектральных данных квазаров, опубликованных программой Sloan Digital Sky Survey III (SDSS-III), с использованием глубокого обучения. нейронные сети.
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) — свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека (не следует путать с искусственным сознанием); наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.
Искусственный интеллект связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта, но не обязательно ограничивается биологически правдоподобными методами.
Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют довольно узкие области применения. Википедия
Читайте также:Ubisoft хочет вернуть себе лидерство в жанре игр с открытым миромSK hynix представила флеш-память ZUFS 4.0 для мобильных устройств с ИИАктёры Baldur’s Gate 3 против голосов ИИBMW ощутила жар: компания отменяет подписку на подогрев сиденийШкольные учителя обеспокоены влиянием ChatGPT на подготовку учеников
«Нейтральные углеродные поглотители» из холодного газа и пыли во Вселенной служат важными зондами для изучения формирования и эволюции галактик. Однако сигналы линий поглощения нейтрального углерода слабы и крайне редки.
Астрономы изо всех сил пытались обнаружить эти поглотители в массивных наборах спектральных данных квазаров, используя традиционные методы корреляции. «Это все равно, что искать иголку в стоге сена», — сказал профессор Ге.
В 2015 году в спектрах десятков тысяч квазаров, выпущенных ранее SDSS, было обнаружено 66 нейтральных углеродных поглотителей, что является наибольшим числом полученных образцов.
В этом исследовании команда профессора Ге спроектировала и обучила глубокие нейронные сети с большим количеством смоделированных образцов линий поглощения нейтрального углерода на основе реальных наблюдений. Применяя эти хорошо обученные нейронные сети к данным SDSS-III, команда обнаружила 107 чрезвычайно редких нейтральных углеродных поглотителей, удвоив количество образцов, полученных в 2015 году, и обнаружила больше слабых сигналов, чем раньше.
Сопоставив спектры многочисленных нейтральных углеродных поглотителей, команда значительно расширила возможности обнаружения содержания различных элементов и непосредственного измерения потерь металла в газе, вызванных пылью.
Результаты показали, что эти ранние галактики, содержащие зонды-поглотители нейтрального углерода, претерпели быструю физическую и химическую эволюцию, когда Вселенной было всего около трех миллиардов лет (нынешний возраст Вселенной составляет 13,8 миллиардов). Эти галактики вступали в состояние эволюции между Большим Магеллановым Облаком (БМО) и Млечным Путем (МВ), производя значительное количество металлов, некоторые из которых связывались, образуя частицы пыли, что приводило к наблюдаемому эффекту покраснения пыли.
Это открытие независимо подтверждает недавние результаты космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST), который обнаружил алмазоподобную углеродную пыль в самых ранних звездах во Вселенной, предполагая, что некоторые галактики развиваются гораздо быстрее, чем ожидалось ранее, бросая вызов существующим моделям формирования и эволюции галактик.
В отличие от JWST, который проводит исследования спектров излучения галактик, это исследование исследует ранние галактики, наблюдая спектры поглощения квазаров. Применение хорошо обученных нейронных сетей для поиска нейтральных поглотителей углерода предоставляет новый инструмент для будущих исследований ранней эволюции Вселенной и галактик, дополняя методы исследования JWST.
Слабые сигналы (в социальной психологии) — вид групповой информации, отличающейся неполнотой, частичностью, неочевидностью, редкостью, которая влечет за собой разнообразие сценариев принятия решения со стороны управленческого звена группы. Важность учёта слабых сигналов проявляется в выделении возможных угроз, основных рисков и способов их уменьшения при принятии управленческих решений. Являясь информацией раннего предупреждения, сам термин до сих пор не получил единого определения. Используются такие термины-синонимы, как «предупреждающий сигнал», «предвестник», «раннее предупреждение» и т. Википедия
Команда стремится продвигать метод распознавания изображений, представленный в этом исследовании, путем извлечения множества связанных структур для создания искусственных «мультиструктурных» изображений для эффективного обучения и обнаружения слабых сигналов изображения.
Больше информации: Jian Ge et al, Detecting rare neutral atomic-carbon absorbers with a deep neural network, Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2024). DOI: 10.1093/mnras/stae799
Источник: Chinese Academy of Sciences
0 комментариев