Астрономы обнаружили редкие нейтральные атомно-углеродные поглотители с помощью глубокой нейронной сети

Астрономы обнаружили редкие нейтральные атомно-углеродные поглотители с помощью глубокой нейронной сети

 

Недавно международная команда 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 помощью нейронных сетей глубокого обучения.

Представив новый метод изучения формирования и эволюции галактик, команда исследователей продемонстрировала потенциал искусственного интеллекта (ИИ) в выявлении редких слабых сигналов в больших астрономических данных. Исследование было опубликовано в Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

“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.

Астрономам с трудом удавалось обнаружить эти поглотители в огромных спектральных массивах квазаров с помощью традиционных корреляционных методов. “Это все равно что искать иголку в стоге сена”, – говорит профессор Ге.

В 2015 году в спектрах десятков тысяч квазаров, выпущенных ранее SDSS, было обнаружено 66 нейтральных поглотителей углерода, что является самым большим количеством полученных образцов.

Прочитайте также  Ученые поведали, когда человек сумеет путешествовать за пределы Солнечной системы

В этом исследовании команда профессора Ге разработала и обучила глубокие нейронные сети с большим количеством смоделированных образцов линий поглощения нейтрального углерода, основанных на реальных наблюдениях. Применив эти хорошо обученные нейронные сети к данным SDSS-III, команда обнаружила 107 чрезвычайно редких линий поглощения нейтрального углерода, удвоив количество образцов, полученных в 2015 году, и обнаружив больше слабых сигналов, чем раньше.

 

Сравнивая спектры многочисленных нейтральных поглотителей углерода, команда значительно расширила возможности определения содержания различных элементов и прямого измерения потери металлов в газе, вызванной пылью.

Результаты показали, что эти ранние галактики, содержащие нейтральные углеродные зонды, претерпели быструю физическую и химическую эволюцию, когда возраст Вселенной составлял всего около трех миллиардов лет (современный возраст Вселенной – 13,8 миллиарда лет). Эти галактики вошли в состояние эволюции между Большим Магеллановым Облаком (БМО) и Млечным Путем (МП), производя значительное количество металлов, некоторые из которых связывались вместе, образуя пылевые частицы, что привело к наблюдаемому эффекту покраснения пыли.

Прочитайте также  человечество даже близко не приближается к цивилизации типа I

Это открытие независимо подтверждает недавние результаты работы космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST), который обнаружил алмазоподобную углеродную пыль в самых ранних звездах во Вселенной. Это говорит о том, что некоторые галактики развиваются гораздо быстрее, чем предполагалось ранее, что ставит под сомнение существующие модели формирования и эволюции галактик.

В отличие от JWST, который изучает эмиссионные спектры галактик, в данном исследовании ранние галактики изучаются по спектрам поглощения квазаров. Использование хорошо обученных нейронных сетей для поиска нейтральных поглотителей углерода дает новый инструмент для будущих исследований ранней эволюции Вселенной и галактик, дополняющий методы обзора JWST.

“Нам необходимо разработать инновационные алгоритмы искусственного интеллекта, которые смогут быстро, точно и всесторонне исследовать редкие и слабые сигналы в огромных астрономических данных”, – говорит профессор Ге.

Команда намерена усовершенствовать метод распознавания изображений, представленный в этом исследовании, путем извлечения нескольких связанных структур для создания искусственных “многоструктурных” изображений для эффективного обучения и обнаружения слабых сигналов изображений.


Поделитесь в вашей соцсети👇

 

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *