El volumen de datos astronómicos crece constantemente. Entonces, el 3 de diciembre de 2020, se publicó el tercer conjunto de datos “Gaia EDR3” del telescopio espacial Gaia, que complementa el mapa tridimensional de la Vía Láctea, compilado a partir de los resultados de las observaciones durante 34 meses desde julio de 2014 hasta mayo de 2017. Contiene información sobre la ubicación exacta y el movimiento de 1.800 millones de estrellas. En 2021, el levantamiento Legacy Survey of Space and Time (LSST) de todo el cielo disponible debería comenzar (si la pandemia no lo previene) en el Observatorio Vera Rubin, que se está completando en Chile. El LSST, que utiliza la cámara CCD digital más grande (3,2 gigapíxeles) jamás construida, generará casi diez millones de nuevos eventos por noche. Por tanto, resulta cada vez más difícil encontrar entre los millones y miles de millones de objetos descubiertos aquellos cuyas propiedades difieran de las de la mayoría.
La solución al problema es desarrollar analizadores automáticos especialmente diseñados para su reconocimiento. La capacidad de encontrar rápidamente objetos potencialmente raros y únicos en el cielo es de gran importancia para los grandes estudios del cielo actuales y futuros. Estas herramientas ya se utilizan con éxito en diversas áreas de la vida, por ejemplo, para identificar casos de fraude con tarjetas de crédito entre millones de transacciones diarias. Sin embargo, su adaptación para trabajar con datos astronómicos está plagada de ciertas dificultades debido a la irregularidad de las observaciones astronómicas. No obstante, el desarrollo de herramientas automáticas especiales para la búsqueda de objetos que son únicos desde el punto de vista astrofísico es la única forma de hacer un uso más eficiente de grandes cantidades de datos astronómicos, cuya adquisición está asociada a enormes costes intelectuales y económicos. . Analizar todo el flujo de información requerirá algoritmos fiables que no te permitan perder de vista objetos y fenómenos astrofísicos interesantes.
Los astrofísicos que participan en el proyecto internacional SNAD, que reúne a investigadores de Rusia, Estados Unidos y Francia, han estado trabajando en la solución de este problema en astronomía durante los últimos tres años. Desarrollaron un programa para buscar objetos raros y únicos (anomalías) en grandes cantidades de datos astronómicos y lo utilizaron para encontrar estrellas variables con propiedades únicas en el catálogo de datos de Zwicky Transient Facility del Observatorio Palomar (EE. UU.). Los resultados del trabajo se publican en la revista Avisos mensuales de la Royal Astronomical Society.
Los investigadores han combinado potentes algoritmos de aprendizaje automático y conocimientos de astrofísicos expertos para crear una sólida herramienta de búsqueda de anomalías. El enfoque desarrollado incluyó las siguientes etapas: la selección de características que caracterizan el cambio en el brillo del objeto a lo largo del tiempo, la búsqueda de candidatos para anomalías utilizando varios algoritmos de aprendizaje automático y el filtrado manual de candidatos por un especialista humano. En la última etapa, también se llevaron a cabo observaciones adicionales utilizando los telescopios del Observatorio de la Montaña Caucásica del GAISh MSU.
En total, la computadora analizó 2,25 millones de objetos variables y se seleccionaron automáticamente 277 candidatos a anomalías. De estos, 23 objetos fueron descubiertos por primera vez, 66 resultaron ser fuentes conocidas, ya catalogadas, y la mayoría – 188 objetos – eran artefactos (es decir, errores) del procesamiento de imágenes primarias. Los objetos de los dos primeros grupos son de interés potencial para futuras investigaciones. Los artefactos interfieren con el análisis de los cambios en el brillo de las fuentes, lo que obliga a los algoritmos de las máquinas a pensar erróneamente que son un objeto real. Por ejemplo, el brillo considerablemente aumentado de una de las estrellas se produjo debido al “atropello” del asteroide Barcelona.
En el catálogo de fuentes variables de Zwicky Transient Facility, los investigadores también encontraron cuatro candidatos a supernova, seis binarios eclipsantes sin clasificar previamente, cuatro candidatos a estrellas jóvenes pre-secuencia principal. Estudiar este último parece ser clave para comprender la formación de estrellas. Además, los astrónomos han descubierto un posible brote de una enana roja y estrellas variables azules brillantes, que pronto pueden explotar como supernovas o hipernovas.
El grupo también ha desarrollado una interfaz web dedicada para visualizar y comparar los objetos de Zwicky Transient Facility con otros catálogos astronómicos. Esto se hizo con el fin de facilitar el trabajo de los expertos en astrofísica dedicados a analizar candidatos a anomalías y encontrar los objetos más intrigantes para su estudio posterior.
El código fuente del programa y los resultados del estudio, incluida la lista completa de candidatos para objetos anómalos, son de dominio público.
En el proyecto SNAD, Rusia está representada por astrónomos de SAI MSU, MIPT e IKI RAS.
Por materiales Universidad Estatal de Moscú MV Lomonosov.
Source: Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала «Наука и жизнь»" by www.nkj.ru.
*The article has been translated based on the content of Автономная некоммерческая организация "Редакция журнала «Наука и жизнь»" by www.nkj.ru. If there is any problem regarding the content, copyright, please leave a report below the article. We will try to process as quickly as possible to protect the rights of the author. Thank you very much!
*We just want readers to access information more quickly and easily with other multilingual content, instead of information only available in a certain language.
*We always respect the copyright of the content of the author and always include the original link of the source article.If the author disagrees, just leave the report below the article, the article will be edited or deleted at the request of the author. Thanks very much! Best regards!
