Makine öğrenimi tekniklerinin büyük astronomi veri kümelerine uygulanması, çeşitli sınıflardan binlerce kozmik nesneyi keşfedebilir. Kredi: Shivam Kumaran
Mumbai’deki Tata Temel Araştırma Enstitüsü’nden ve Thiruvananthapuram’daki Hindistan Uzay Bilimi ve Teknolojisi Enstitüsü’nden Prof. Sudip Bhattacharyya ve Bay Shivam Kumaran’dan oluşan bir bilim insanı ekibi, Prof. Samir Mandal ve Prof. Deepak Mishra ile birlikte, X-ışını dalga boylarında binlerce yeni gök cismini tanımlamak için makine öğrenimi tekniklerinden yararlandılar. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir dalıdır.
Milyonlarca gök cismine ait büyük miktardaki astronomik veri kolayca erişilebilir hale geldikçe, astronomi bir dönüşümden geçiyor. Bunun nedeni, birinci sınıf astronomik gözlemevlerinden yararlanan büyük ölçekli araştırmalar ve titiz gözlemlerin yanı sıra açık veri kullanılabilirliği politikasıdır.
Bu verilerin birçok keşif için büyük bir potansiyele ve yeni bir bilim anlayışına sahip olduğunu söylemeye gerek yok. Evren. Ancak, tüm bu nesnelerden gelen verileri manuel olarak keşfetmek pratik değildir ve bu verilerden bilgi çıkarmak için otomatik makine öğrenimi teknikleri gereklidir. Ancak bu tür tekniklerin astronomik verilere uygulanması hâlâ çok sınırlıdır ve başlangıç aşamasındadır.
Bu arka planda, TIFR-IIST ekibi, X-ışınlarında gözlemlenen yüzbinlerce kozmik nesneye makine öğrenimi teknikleri uyguladı. ABD’nin Chandra uzay gözlemevi ile. Bu, yeni ve güncel bir teknolojik ilerlemenin temel ve temel bilimsel araştırmalara nasıl yardımcı olabileceğini ve devrim yaratabileceğini gösterdi. Ekip, bu teknikleri, çoğunun doğası bilinmeyen yaklaşık 277.000 X-ışını nesnesine uyguladı.
Bilinmeyen nesnelerin doğasının sınıflandırılması, belirli sınıflardaki nesnelerin keşfedilmesine eşdeğerdir. Böylece, bu araştırma, kara delikler, nötron yıldızları, beyaz cüceler, yıldızlar, vb. gibi sınıflara ait binlerce kozmik nesnenin güvenilir bir şekilde keşfedilmesine yol açtı; ilginç yeni nesneler.
Bu ortak araştırma, verileri bilimsel olarak kullanmak için çok önemli olacak olan astronomideki temel araştırmalara yeni makine öğrenimi tekniklerini uygulamak için son teknoloji bir kapasite oluşturmak açısından da önemliydi. mevcut ve gelecek gözlemevlerinden.
Referans: “Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak Chandra X-ışını nokta kaynaklarının otomatik sınıflandırılması”, yazan Shivam Kumaran, Samir Mandal, Sudip Bhattacharyya ve Deepak Mishra, 9 Şubat 2023, Monthly Notices of the Kraliyet Astronomi Topluluğu.
DOI: 10.1093/mnras/stad414