(照片:NASA / Unsplash)
全球网络的研究人员发现了11个以前未知的空间异常,七是超新星的竞争者,利用机器学习技术来自动搜索。万博体育登录首页
人工智能发现空间异常
大部分的天文发现来源于研究计算紧随其后。虽然观测的总数仍然相对较低,在20世纪,显著增长的数据量庞大的天文研究的入口。
手动分析等大量的数据是昂贵和耗时的,所以SNAD团队的学者来自俄罗斯、法国和美国合作创建一个自动化的解决方案。
SNAD团队领导的研究是一个财团玛Kornilov, HSE大学物理学副教授。这些研究人员最近发现发表在杂志上新的天文学,列出他们如何使用机器学习来帮助检测11以前未知的空间异常。7这些被认为是超新星的候选人。
使用“最近邻”方法,研究人员使用一种k d树发现异常在北方天空数码照片在2018年收集的。在计算机科学中,k d树(简称k维树)是一个space-partitioning数据结构组织在一个k维空间。AI的帮助下,研究人员可以缩小搜索空间异常。
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异常的空间是什么?
在过去的几年里,天文学家们研究天体通过检查他们的光曲线,说明物体的亮度会随着时间而改变。他们第一次认识天上的一束光,然后跟踪它的进展来确定光变得更亮,调光器,或者随着时间的流逝而消失。
每Phys.org,这些研究人员评估一百万真正的光曲线从ZTF 2018集合以及七模拟生活的曲线模型在他们的研究项目进行审查。到目前为止,他们跟踪40因素,包括对象的亮度的强度和持续时间。
他们指定的品质模拟使用一组特征预测中发现真正的天体,康斯坦丁Malanchev合著者。至于他们的目的,他们寻求超强超新星,Ia型超新星,II型超新星,潮汐中断事件近一百万项的集合。
“我们是指异常等类的对象。他们要么是非常罕见的,鲜为人知的属性,或出现足够有趣,值得进一步的研究,”Malanchev说。
使用k d树算法,他们发现15最近的邻居,即实际物品从ZTF数据库,为每个simulation-a共有105场比赛,然后研究人员视觉检查违规行为。手动分析验证11异常,七是超新星的前景,四人星系核候选人潮汐破坏场景。
Maria Pruzhinskaya论文的合著者Sternberg天文研究所的研究员说:“除了已发现罕见的对象,我们可以发现一些新的之前错过了天文学家。这意味着现有的搜索算法可以改善,避免错失这样的对象。”
这项研究表明,SNAD k d树人工智能机器算法策略成功并且实现起来相当简单。建议技术识别某些形式的空间活万博体育登录首页动是普遍的,可以用来发现任何有趣的天文现象,不仅不寻常的品种的超新星。
这篇文章是由科技时代万博体育登录首页
西娅费利西蒂写的
