פריצת דרך בינה מלאכותית: למעלה ממאה בולמים קוסמיים חדשים התגלו

מדענים השתמשו בלמידה עמוקה כדי לנתח נתונים ספקטרליים קוואזרים מ-SDSS-III, איתרו בהצלחה 107 בולמי פחמן ניטרליים נדירים וסיפקו תובנות חדשות לגבי התפתחות הגלקסיה המוקדמת. השיטות שלהם יכולות לשנות את האופן שבו אסטרונומים משתמשים בבינה מלאכותית כדי לחקור את היקום, ולהשלים כלי מחקר אחרים כמו טלסקופ החלל ג'יימס ווב.

לאחרונה, חוקרים חיפשו אותות חלשים נדירים בנתונים ספקטרליים קוואזרים שפורסמו על ידי תוכנית Sloan Digital Sky Survey III (SDSS-III) תוך שימוש ברשתות נוירונים של למידה עמוקה. על ידי הצגת שיטה חדשה לחקור היווצרות ואבולוציה של גלקסיות, הצוות הציג את הפוטנציאל של בינה מלאכותית (AI) בזיהוי אותות חלשים נדירים בביג דאטה אסטרונומי. מחקר זה, שפורסם לאחרונה ב הודעות חודשיות של החברה המלכותית לאסטרונומיהנערך על ידי צוות בינלאומי בראשות פרופ' ג'יאן גה מהמצפה האסטרונומי בשנחאי של האקדמיה הסינית למדעים.

אתגרים בזיהוי בולמי פחמן ניטרליים

"בולמי פחמן ניטרליים" מגז קר עם אבק ביקום משמשים כבדיקות חיוניות לחקר היווצרות והתפתחות הגלקסיות. עם זאת, האותות של קווי קליטת פחמן ניטרליים חלשים ונדירים ביותר. אסטרונומים התקשו לזהות את הבולמים הללו במערך נתונים ספקטרלי קוואזר מסיבי באמצעות שיטות מתאם קונבנציונליות.

"זה כמו לחפש מחט בערימת שחת", אמר פרופ' ג'י. בשנת 2015 התגלו 66 בולמי פחמן ניטרליים בספקטרום של עשרות אלפי קוואזרים שפורסמו קודם לכן על ידי SDSS, שהוא המספר הגדול ביותר של דגימות שהושגו.

פריצת דרך בזיהוי בולם

במחקר זה, הצוות של פרופ' Ge תכנן ואימן רשתות עצביות עמוקות עם מספר רב של דגימות מדומה של קווי ספיגת פחמן ניטרליים המבוססים על תצפיות בפועל. על ידי יישום רשתות עצביות מאומנות היטב על נתוני SDSS-III, הצוות גילה 107 בולמי פחמן ניטרליים נדירים ביותר, הכפלה את מספר הדגימות שהושגו ב-2015, וזיהה אותות חלשים יותר מבעבר.

שיפור זיהוי והבנת אבולוציה של גלקסיות

על ידי ערימת הספקטרום של בולמי פחמן ניטרליים רבים, הצוות שיפר משמעותית את היכולת לזהות את השפע של אלמנטים שונים ומדד ישירות אובדן מתכת בגז שנגרם על ידי אבק. התוצאות הצביעו על כך שהגלקסיות המוקדמות הללו, המכילות בדיקות בולמי פחמן ניטרליות, עברו אבולוציה פיזית וכימית מהירה כשהיקום היה בן כשלושה מיליארד שנים בלבד (הגיל הנוכחי של היקום הוא 13.8 מיליארד). גלקסיות אלו נכנסו למצב של אבולוציה בין הענן המגלן הגדול (LMC) לבין הגלקסיות שביל החלב (MW), מייצרת כמות ניכרת של מתכות, שחלקן נקשרו ליצירת חלקיקי אבק, מה שמוביל להשפעה הנצפית של אדמומיות אבק.

משלים את ממצאי טלסקופ החלל ג'יימס ווב

תגלית זו מאששת באופן עצמאי את הממצאים האחרונים של טלסקופ החלל ג'יימס ווב (JWST) שזיהה אבק פחמן דמוי יהלום בכוכבים המוקדמים ביותר ביקום, מה שמרמז על כך שחלק מהגלקסיות מתפתחות הרבה יותר מהר מהצפוי, ומאתגרות את המודלים הקיימים של היווצרות ואבולוציה של גלקסיות.

בניגוד ל-JWST, שעורכת מחקר באמצעות ספקטרום פליטת גלקסיות, מחקר זה חוקר גלקסיות מוקדמות על ידי צפייה בספקטרום הקליטה של ​​קוואזרים. יישום רשתות עצביות מאומנות היטב כדי למצוא בולמי פחמן ניטרליים מספק כלי חדש למחקר עתידי על האבולוציה המוקדמת של היקום והגלקסיות, המשלים את שיטות המחקר של ה-JWST.

כיוונים עתידיים וחידושי בינה מלאכותית

"יש צורך לפתח אלגוריתמים חדשניים של AI שיכולים לחקור במהירות, במדויק ובאופן מקיף אותות נדירים וחלשים בנתונים אסטרונומיים מסיביים", אמר פרופ' Ge. הצוות שואף לקדם את השיטה שהוצגה במחקר זה לזיהוי תמונות על ידי חילוץ מבנים קשורים מרובים ליצירת תמונות "רב-מבניות" מלאכותיות לאימון יעיל וזיהוי אותות תמונה חלשים.