Астрономи використовували штучний інтелект для пошуку «блакитних самородків» в центральному регіоні зростаючих галактик, повідомляють дослідники в статті, прийнятій до публікації в. Цим терміном позначають регіон активного зіроутворення, де в хмарах газу народжуються нові світила.
Галактики еволюціонують багато мільярдів років і протягом свого життя проходять різні стадії зростання. Фізичні процеси дослідники вивчають, як правило, за знімками, які дозволяють нам побачити об'єкт у конкретний момент часу. Зрозуміти, як виглядала галактика в минулому, а також якою вона стане в майбутньому, можливо тільки завдяки симуляції. Порівнюючи отримані моделі з реальними даними, астрономи можуть дізнатися важливі деталі, а також зробити прогнози.
Активний розвиток технологій машинного навчання в останні роки дозволяє застосовувати алгоритми штучного інтелекту в різних областях, в тому числі і в астрономії. Багато робіт показують, що нейромережі справляються набагато краще з аналізом знімків, ніж це роблять люди. Багато в чому це пояснюється тим, що комп'ютер здатний обробити більшу кількість даних і помітити закономірності, на які людина не зверне увагу.
Автори нової роботи під керівництвом Марка Уерта-Компані (M. Huertas-Company) з Університету Сорбонни використовували згорточну нейромережу для пошуку «блакитних самородків» (blue nugget) - областей у центрі молодих галактик, де знаходяться нещодавно народжені блакитні зірки. Для навчання алгоритму астрономи використовували зображення галактик на різній стадії еволюції (до «блакитного самородка», під час і після нього), які були згенеровані в ході симуляції. До вибірки, яка використовувалася для навчання і тестів, увійшло близько десяти тисяч зображень.
Після того, як нейромережа змогла відрізняти знімки галактик з «блакитними самородками» із середньою точністю 80 відсотків, її використовували для аналізу реальних даних. Астрономи взяли знімки галактик з червоним зміщенням z від 1 до 3 з огляду CANDELS, виконаного «Хабблом». Вчені виявили, що «блакитні самородки» виявляються переважно в галактиках, чия маса дорівнює 109.2 − 10.3 мас Сонця, причому на всіх значеннях z. Отримані дані відповідали передбаченням теоретичних моделей. «Можливо, галактики, що потрапляють в цей діапазон розмірів, мають правильну масу для протікаючого фізичного процесу», - підсумував один з авторів роботи, почесний професор астрофізики в Університеті Санта-Круз Девід Ку (David Koo).
Системи штучного інтелекту вже неодноразово використовувалися астрономами для роботи зі знімками. У минулому комп'ютер зміг знайти шість тисяч нових кратерів на Місяці, передбачити населеність планет, а також визначити кандидатів для пошуку газопилового диска, в якому зазвичай народжуються нові небесні тіла. Про те, як працюють нейромережі із зображеннями, читайте в матеріалі «На виставці Ван Гога».