AI doet aan ruimtearcheologie: 35 jaar Hubble-data gescand in 48 uur onthult 1.300 mysteries.

In een demonstratie van rekenkracht die de grenzen van astronomisch onderzoek herdefinieert, heeft een kunstmatig intelligentiesysteem in slechts tweeënhalve dag bereikt wat de wetenschappelijke gemeenschap decennia aan handmatig werk zou hebben gekost: het volledige 35-jarige archief van de Hubble-ruimtetelescoop doornemen en meer dan 1.300 zeldzame of afwijkende kosmische objecten identificeren. Onderzoekers van de European Space Agency (ESA), onder leiding van David O'Ryan en Pablo Gómez, hebben het neurale netwerk ontwikkeld en toegepast. AnomalyMatch naar het Hubble Legacy Archive, waar de eerste systematische en uitgebreide zoektocht naar singulariteiten werd uitgevoerd in bijna 100 miljoen beelden die sinds de lancering van de telescoop zijn verzameld. De bevindingen, die afgelopen maandag in het tijdschrift zijn gepubliceerd, Astronomie en astrofysicaZe onthullen een universum dat voor ieders ogen verborgen ligt: ​​de meeste van deze anomalieën waren nooit eerder in de wetenschappelijke literatuur beschreven, wat aantoont dat zelfs de meest nauwkeurig onderzochte gegevens uit de geschiedenis geheimen bevatten als ze met de juiste "ogen" worden bekeken.

De onzichtbare schat in het openbaar archief

De betekenis van de ontdekking schuilt niet alleen in de snelheid van de analyse, maar ook in de aard van wat er gevonden is. Gedurende drieënhalf decennia hebben duizenden astronomen Hubble-beelden bestudeerd en tienduizenden publicaties uitgebracht. papierenMen ging er redelijkerwijs van uit dat de meest opvallende, vreemde of in het oog springende objecten al gecatalogiseerd waren. Echter, 65% van de gedetecteerde afwijkingen door AnomalyMatch Ze waren niet eerder geraadpleegd in astronomische databases. Dit impliceert dat honderden unieke astrofysische verschijnselen "verborgen" liggen op openbare servers, in afwachting van een tool met het oneindige geduld van een machine om ze aan het licht te brengen.

Tot de opgegraven rariteiten behoren onder meer de volgende objecten, zoals te lezen is in de catalogus. 138 nieuwe kandidaten voor zwaartekrachtslenswerkingDit zijn fenomenen waarbij de massa van een sterrenstelsel op de voorgrond de structuur van de ruimtetijd kromt, en fungeert als een kosmische vergrootglas dat het licht van verre objecten vervormt tot perfecte bogen en ringen. Dit zijn cruciale natuurlijke laboratoria voor het bestuderen van donkere materie en de expansie van het heelal. Bovendien heeft de AI geïdentificeerd 417 voorheen onbekende fusies van sterrenstelselswaarbij het gewelddadige ballet van stellaire botsingen in verschillende stadia van interactie wordt vastgelegd, en 18 "kwallenstelsels"fascinerende structuren waar de druk van intergalactisch gas tentakels van stellair materiaal afscheurt terwijl de melkweg door een cluster raast.

Hamburgers, vlinders en het onclassificeerbare

Het vermogen van de AI om ongebruikelijke morfologieën te detecteren leidde tot de ontdekking van objecten die zich niet laten beschrijven volgens de standaard. Het team observeerde protoplanetaire schijven die, door lichtabsorptie door stof in hun centrale vlak, visueel lijken op kosmische "hamburgers" of donkere vlinders die afsteken tegen de sterrenhemel. Ook werden twee zeldzame ringstelsels gedocumenteerd die ontstaan ​​zijn wanneer een klein sterrenstelsel door het centrum van een groter sterrenstelsel beweegt, waardoor een schokgolf van stervorming ontstaat die vergelijkbaar is met rimpelingen in een vijver.

Maar misschien wel het meest veelbelovende voor de theoretische natuurkunde is de verzameling van enkele tientallen objecten die volledig afweken van bestaande classificatieschema's. Deze "zuivere" anomalieën passen niet in de categorieën spiraalvormige, elliptische of onregelmatige sterrenstelsels, en lijken ook geen instrumentele artefacten te zijn. Het zijn in wezen echte mysteries die nader onderzoek vereisen met telescopen zoals de James Webb om te bepalen of ze nieuwe klassen van hemellichamen vertegenwoordigen of extreem korte en zeldzame evolutiestadia die we tot nu toe nooit hebben kunnen vastleggen en identificeren.

Het oplossen van de crisis op menselijke schaal

Het onderzoek van O'Ryan en Gomez pakt een fundamenteel knelpunt in de moderne astronomie aan: het volumeprobleem. Hoewel menselijke wetenschappers uitblinken in kwalitatieve analyse – begrijpen wat iets is zodra ze het zien – zijn ze biologisch gezien niet in staat om de aandacht vast te houden die nodig is om miljoenen afbeeldingen te bekijken zonder fouten te maken als gevolg van vermoeidheid. Burgerwetenschapsprojecten, zoals Galaxy Zoo, hebben geprobeerd dit probleem te verlichten door de taak aan duizenden vrijwilligers uit te besteden, maar zelfs het enthousiasme van het publiek kent zijn grenzen wanneer de archieven exponentieel groeien.

AnomalyMatch Dit wordt opgelost door een hybride aanpak van semi-begeleid en actief leren In tegenstelling tot traditionele algoritmen die alleen zoeken naar wat ze getraind zijn om te vinden (bijvoorbeeld "zoek katten"), is dit neurale netwerk getraind om de normale structuur van astronomische data te herkennen en alles te signaleren wat van dat patroon afwijkt. Bovendien is er een feedbacklus ingebouwd waarbij menselijke experts de eerste bevindingen valideren, waardoor het systeem leert onderscheid te maken tussen een echte astrofysische anomalie en een simpel defect aan een camerasensor of een kosmische straling die de detector raakt.

Een generale repetitie voor de datavloedgolf.

De succesvolle implementatie van dit instrument in het Hubble-archief is in feite een voorbereiding op de nabije toekomst. De astronomie betreedt het tijdperk van de "grote onderzoeksobservatoria". De Euclid-missie van ESA, die in 2023 van start ging, brengt al miljarden sterrenstelsels in kaart; het binnenkort te starten Vera C. Rubin Observatorium zal elke paar nachten een film van de hemel op het zuidelijk halfrond maken en zo in tien jaar tijd meer dan 60 petabytes aan data verzamelen. De Nancy Grace Roman-ruimtetelescoop van NASA, die naar verwachting in 2027 in gebruik zal worden genomen, zal een gezichtsveld hebben dat 100 keer groter is dan dat van Hubble, waardoor sterrenlandschappen van een onvoorstelbare rijkdom voor het menselijk brein te zien zullen zijn.

In deze context kunnen hulpmiddelen zoals AnomalyMatch Ze zullen ophouden een curiositeit te zijn en essentiële infrastructuur worden. Zonder AI om de enorme hoeveelheid data in realtime te filteren, Het overgrote deel van de potentiële ontdekkingen zou op harde schijven gearchiveerd blijven, onzichtbaar en vergeten.Het succes van het ESA-team toont aan dat kunstmatige intelligentie de astronoom niet vervangt, maar eerder fungeert als een ultrasnelle zeef die het kaf van het koren scheidt, zodat mensen hun tijd kunnen besteden aan waar ze het beste in zijn: het interpreteren van de natuurkunde van het onmogelijke.