Міжнародна група астрономів розробила метод, що дозволяє виявити гравітаційні лінзи в гігантських наборах спостережних даних. Цей метод базується на тому ж самому алгоритмі штучного інтелекту, який Google, Facebook і Tesla використовують в останні роки.

Коли одна галактика лежить позаду іншої галактики, ми іноді можемо спостерігати приховану від спостережень галактику у вигляді реплік, що оточують галактику, розташовану на передньому плані. Це явище носить назву гравітаційного лінзування, оскільки воно виникає з Загальної теорії відносності Ейнштейна, яка говорить, що маса здатна спотворювати траєкторію світла. Астрономи виконують пошуки гравітаційних лінз, оскільки ці об’єкти допомагають глибше зрозуміти природу темної матерії.

«Полювання» за гравітаційними лінзами часом вимагає великого терпіння. Астрономи повинні переглянути тисячі знімків. Допомогу в цій справі надають астрономи-любителі всього світу. Однак останнім часом нові телескопи, які спостерігають великі ділянки неба, стали отримувати все більше знімків, і переглянути всі ці зображення вручну, навіть користуючись допомогою добровольців, стало досить складно.

Нагадаємо також, що космічна гравітаційна лінза дозволяє докладно розглянути джети чорної діри.

Для вирішення цієї проблеми в новому дослідженні вчені на чолі з Карло Енріко Петрілло (Carlo Enrico Petrillo) з Гронінгенського університету, Нідерланди, скористалися алгоритмом машинного інтелекту, званим «згортальними нейронними мережами» (convolutional neural network). За допомогою цього алгоритму у великому наборі спостережних даних, отриманих за допомогою огляду неба Kilo-Degree Survey, була виявлена 761 гравітаційна лінза-кандидат. Після додаткового візуального контролю цього набору гравітаційних лінз-кандидатів астрономи змогли скоротити його до 56 об’єктів. Ці 56 нових лінз все ще чекають підтвердження за допомогою космічної обсерваторії НАСА Hubble («Хаббл»).

Алгоритм згортальних нейронних мереж використовувався раніше компаніями Google і Facebook для розпізнавання зображень на фотографіях, а компанією Tesla – при створенні безпілотних автомобілів.

В майбутньому Петрілло і його колеги планують удосконалити свій алгоритм, щоб в кінцевому рахунку повністю виключити необхідність етапу візуального відбору, що вимагає участі людини.

Написати коментар


*