Группа японских ученых разработала модель глубокого обучения, способную анализировать огромные массивы данных космических телескопов. Это позволило обнаружить в нашей Галактике пузыреобразные структуры, ранее не зафиксированные в астрономических базах данных. Исследование представлено в журнале Publications of the Astronomical Society of Japan.
Пример пузырей Spitzer внутри Млечного Пути в созвездии Орла. Диаметр пузырей составляет от 10 до 30 световых лет. Credit: NASA/JPL-Caltech
Подобные образования, известные как пузыри Spitzer, формируются при рождении массивных звезд. Они играют важную роль в понимании процессов звездообразования и эволюции галактик. Используя данные телескопов «Spitzer» и «James Webb», исследователи обучили искусственный интеллект эффективно выявлять эти структуры. Кроме того, модель обнаружила оболочечные образования, предположительно возникшие после взрывов сверхновых.
«Наши результаты показывают, что методы машинного обучения позволяют изучать не только звездообразование, но и влияние катастрофических событий на структуру галактик», – заявили авторы исследования.
Ученые подчеркивают, что дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта поможет значительно ускорить изучение механизмов эволюции галактик. В будущем такие модели смогут анализировать еще больше данных, предоставляя астрономам более полную картину процессов, происходящих в Млечном Пути.