Понедельник, 4 марта, 2024
ДомойКосмосВ ранней Вселенной не было черных дыр, но ученые охотятся

В ранней Вселенной не было черных дыр, но ученые охотятся

- Advertisement -

Представление художника о черной дыре. Это представление включает в себя диск перегретого материала, который притягивается гравитационным полем, а также струи материала, извергаемые перпендикулярно диску. Эти струи ярко светятся на радиочастотах — сигнал, который авторы исследования смогли предсказать на основе автоматического анализа астрономических изображений с использованием методов машинного обучения. Фото: С. Даньелло (NRAO/AUI/NSF)

Предстоящие исследования неба с помощью радиотелескопа позволят наблюдать миллионы галактик ранней Вселенной. Однако для обработки этого огромного потока данных необходимы автоматические инструменты. Алгоритм, разработанный командой Института астрофизики и космических наук (IA) факультета естественных наук Лиссабонского университета в Португалии, предназначен для обработки этих данных и идентификации галактик, содержащих в своих центрах массивные черные дыры.

Насколько хватает глаз, галактики заполняют образы глубокой Вселенной. Какие процессы определили их форму, цвет и популяцию звезд? Астрономы полагают, что первичные черные дыры были двигателями роста и трансформации галактик и могут объяснить космический ландшафт, который мы видим сейчас.

Прорыв в идентификации сверхсветящихся галактик

В статье, недавно опубликованной в журнале Астрономия и астрофизика, Международная группа под руководством Родриго Карвахаля из Института астрофизики и космических наук (IA) и факультета наук Лиссабонского университета (Ciências ULisboa) представляет машинное обучение метод, позволяющий распознавать сверхсветящиеся галактики в ранней Вселенной.

Считается, что в этих галактиках доминирует деятельность ненасытного черная дыра в их основе. По мнению авторов, это должен быть первый алгоритм, который предсказывает, когда эта деятельность также излучает интенсивный сигнал на радиочастотах. Радиоизлучения часто отличаются от другого света галактики, и иногда их трудно связать. Эта техника искусственного интеллекта позволит астрономам быть более эффективными в поиске так называемых радиогалактик.

Набор радиогалактик – галактик со значительным излучением на радиочастотах – наблюдаемых с помощью радиотелескопа LOFAR, наложенных на одну и ту же область неба в видимом свете. Очевидны масштабы радиоизлучения, отличные от видимой части галактики. Это некоторые из галактик, используемых при обучении алгоритма машинного обучения, разработанного этой исследовательской группой. Фото: Джудит Кростон и исследовательская группа LOFAR.

Алгоритм, разработанный при сотрудничестве Ближе Компания, работающая в секторе технологических решений для науки о данных, прошла обучение на изображениях галактик, полученных в нескольких длинах волн электромагнитного спектра. При тестировании с другими изображениями он смог предсказать в четыре раза больше радиогалактик, чем традиционные методы, использующие явные инструкции. Поскольку машинное обучение разрабатывает свои собственные алгоритмы, попытка понять его успех может помочь прояснить физические явления, которые происходили в этих галактиках спустя 1,5 миллиарда лет после Большой взрывто есть когда возраст Вселенной составлял одну десятую от ее нынешнего возраста.

Важность дальнейших исследований и анализа

«Мы должны найти больше активных галактик на небе, потому что есть предсказания, что в ранней истории Вселенной их должно было существовать гораздо больше. Учитывая текущие наблюдения, у нас нет такого числа», — говорит Родриго Карвахал. По мнению этого исследователя, необходимы дополнительные наблюдения, чтобы проверить, правильно ли нынешнее понимание того, как развиваются активные галактики, или его необходимо изменить.

«Также важно проанализировать сами модели машинного обучения и понять, что происходит внутри них», — добавляет Карвахаль. «Какие функции наиболее важны для принятия решения? Например, мы хотим знать, является ли наиболее важной особенностью модуля, утверждающего, что это активная галактика, является свет, излучаемый галактикой в ​​инфракрасном диапазоне, что, возможно, является показателем быстрого образования новых звезд. Благодаря этому мы сможем создать новый закон, позволяющий разделить нормальную галактику и активную галактику».

Исследование роли радиоизлучения и звездообразования

Относительный вес особенностей галактики в решении, принимаемом компьютером, может указывать на то, что является причиной ее интенсивной активности, в частности, в радиодиапазоне. В готовящемся исследовании Карвахаль изучает последствия этой очевидной зависимости между радиоизлучением и образованием звезд. Исраэль Матуте из IA и Сьенсиас Улисбоа, второй автор статьи, поясняют: «Эти модели представляют собой математические инструменты, которые помогают нам смотреть в правильном направлении, когда сложность данных возрастает. Эта работа может дать представление о процессах, которые сдерживали образование новых звезд во второй половине истории Вселенной».

Пример области неба, включенной в обширное Слоанское цифровое исследование неба (SDSS) — картографирование неба, выполненное с помощью нескольких телескопов в видимом и инфракрасном свете. Изображения этого обзора, из частей неба, которые также наблюдались в радиочастотах, были использованы авторами данного исследования для проверки алгоритма машинного обучения. Они показали его эффективность в обнаружении активных галактик и прогнозировании их радиоизлучения. Фото: Sloan Digital Sky Survey.

Галактики, которых, кажется, не хватало в первичной Вселенной, могут оказаться в большой массе данных, которые современные радиотелескопы дадут в ближайшие годы. Будущие исследования обширных областей неба откроют миллиарды галактик. Одним из примеров является Эволюционная карта Вселенной (ЭМУ), который составит карту всего южного небесного полушария с АСКАП радиотелескоп в Австралии. Команда под руководством IA уже работает с данными пилотного проекта этого исследования. После совершенствования эти инструменты будут иметь решающее значение для обработки астрономического объема данных в будущей обсерватории с массивом квадратных километров (СКАО) будет производить. Португалия является членом консорциума этой обсерватории, которая уже строится.

«В новую эпоху, когда астрономия будет иметь доступ к огромным объемам данных, становится все более важным развитие передовых методов их обработки и анализа», — говорит Хосе Афонсо из IA и Ciências ULisboa и соавтор этой статьи. «В IA мы разрабатываем и внедряем эти методы, чтобы иметь возможность расшифровать происхождение галактик и сверхмассивных черных дыр, в которых находится большинство из них».

Идею сотрудничества компании Closer и IA выдвинула одна из соавторов, Хелена Круз, доктор философии по физике и специалист по данным в Closer. Ее участие сыграло ключевую роль в анализе и обработке влияния неопределенностей и несоответствий между различными источниками данных, поступающими от нескольких телескопов и программ наблюдения, которые использовались для обучения алгоритма машинного обучения.

«Я осознала, что астрономия — это область с большими возможностями для исследования и разработки моделей машинного обучения, и для меня имело смысл применить свои профессиональные навыки в этой области», — говорит Хелена Круз. «Я поделился своим интересом с Closer, и обе стороны сразу же проявили готовность к сотрудничеству, что я рассматриваю как продолжение моей работы в компании».

«Closer процветает благодаря знаниям своих сотрудников, это его столица», — добавляет Жоау Пиреш да Круз, соучредитель Closer, профессор и исследователь. «Чем сложнее и сложнее с научной точки зрения будут проекты, в которых участвуют члены нашей команды, тем больше будет капитал компании. У нас будут сотрудники, способные решать проблемы наших клиентов, аналогичные проблеме сигналов из далеких галактик».

Ссылка: «Выбор мощных радиогалактик с помощью машинного обучения» Р. Карвахаля, И. Матуте, Дж. Афонсо, Р.П. Норриса, К.Дж. Люкена, П. Санчеса-Саеса, П.К. Кунья, А. Хамфри, Х. Мессиаса, С. Амарантидис, Д. Барбоза, Х. А. Круз, Х. Миранда, А. Паулино-Афонсо и К. Паппалардо, 6 декабря 2023 г., Астрономия и астрофизика.
DOI: 10.1051/0004-6361/202245770

Исходная ссылка

- Advertisement -

Популярное по теме