Японские ученые создали модель глубокого обучения, предназначенную для анализа обширных наборов данных, полученных с космических телескопов. Благодаря этому удалось выявить в нашей Галактике пузыревидные структуры, которые ранее отсутствовали в астрономических каталогах. О результатах исследования сообщается в журнале Publications of the Astronomical Society of Japan.
Эти образования, известные как пузыри Spitzer, возникают в процессе формирования массивных звезд и играют ключевую роль в изучении процессов звездообразования и эволюции галактик. Для обучения искусственного интеллекта к эффективному распознаванию подобных структур были использованы данные телескопов «Spitzer» и «James Webb». Помимо этого, разработанная модель позволила обнаружить оболочковые структуры, которые, вероятно, образовались в результате взрывов сверхновых.
«Полученные нами результаты демонстрируют, что методы машинного обучения применимы не только для изучения звездообразования, но и для анализа влияния масштабных космических событий на структуру галактик», – отметили авторы научной работы.
Специалисты акцентируют внимание на том, что дальнейшее совершенствование технологий искусственного интеллекта позволит существенно ускорить изучение закономерностей эволюции галактик. В перспективе подобные модели смогут обрабатывать еще большие объемы информации, предоставляя астрономам более детальную картину процессов, протекающих в Млечном Пути.
