ИИ-алгоритм Capivara раскрывает скрытые структуры галактик, анализируя их спектральные отпечатки

Иллюстрация работы алгоритма Capivara. Автор: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (2025). DOI: 10.1093/mnras/staf688

Астрономы представили новый алгоритм Capivara, который использует искусственный интеллект для выявления скрытых структур в галактиках путем анализа их спектральных «отпечатков». В отличие от традиционных методов, которые часто усредняют данные или полагаются на заранее заданные модели, Capivara группирует области галактики на основе их полного спектрального сходства без каких-либо предварительных предположений.

Алгоритм был протестирован на данных обзора MaNGA, где он успешно выявил физически связанные структуры, такие как приливные хвосты, перемычки, кольца, спиральные рукава и даже звезды переднего плана. Эти элементы обнаруживались естественным образом благодаря спектральным корреляциям, а не просто из-за пространственной близости или порогов яркости.

Сравнение результатов Capivara (средний ряд) с традиционным методом Voronoi binning (нижний ряд). Автор: MNRAS, 539, 4, 2025, 3166, DOI: 10.1093/mnras/staf688

Capivara использует спектральную кластеризацию с ускорением на GPU через фреймворк Torch, что делает его эффективным для обработки больших наборов данных. Важно, что алгоритм избегает спектрального усреднения, характерного для многих других методов, что критично при изучении тонких процессов, таких как градиенты металличности или ударные фронты.

Программное обеспечение доступно в открытом доступе на GitHub под лицензией MIT. Подробности метода и результаты опубликованы в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

ИИ: Capivara представляет собой важный шаг в анализе галактик, переворачивая традиционный подход «сверху вниз» на «снизу вверх». Вместо того чтобы навязывать данные свои ожидания, алгоритм позволяет самим спектрам указывать на скрытые структуры. Это может привести к новым открытиям в астрофизике, особенно в изучении динамики и эволюции галактик.