Pasitelkę galingą dirbtinio intelekto įrankį, astronomai išanalizavo milžiniškus NASA Hablo kosminio teleskopo duomenų archyvus ir aptiko daugiau nei 1 300 kosminių anomalijų. Iš jų daugiau kaip 800 iki šiol mokslo bendruomenei nebuvo žinomos.
Naują tyrimą atliko Europos kosmoso agentūros (ESA) mokslininkai Davidas O’Ryanas ir Pablo Gómezas. Jų darbas publikuotas mokslo žurnale Astronomy and Astrophysics.
D. O’Ryanas atkreipia dėmesį, kad archyviniai Hablo stebėjimai apima maždaug 35 metų laikotarpį ir sudaro tikrą duomenų lobyną. Tokiame archyve gali slėptis daugybė astrofizikinių anomalijų – reiškinių ar objektų, kurie neatitinka įprastų modelių ir todėl tampa ypač vertingi mokslo pažangai.
Astrofizinės anomalijos svarbios tuo, kad dažnai pasirodo esančios išskirtiniai, „iš rikiuotės iškrentantys“ objektai, leidžiantys pažvelgti į Visatos procesus iš netikėtos perspektyvos. Patyręs tyrėjas gali išmokti jas atpažinti, tačiau šiandien duomenų apimtys tokios didelės, kad vien žmogiškųjų išteklių nebeužtenka.
Šiuolaikiniai teleskopai generuoja milžiniškus informacijos srautus. Pavyzdžiui, Džeimso Webbo kosminis teleskopas, priklausomai nuo stebėjimų plano, kasdien sukuria dešimtis gigabaitų duomenų. Dar didesnį mastą netrukus atvers Vera Rubino observatorija, turinti didžiausią kada nors sukurtą skaitmeninę kamerą: ji kasnakt fiksuos apie 20 terabaitų žalių duomenų, kurių apdorojimui jau dabar būtina speciali infrastruktūra.
Prie šio duomenų „tvano“ prisidės ir kiti naujos kartos teleskopai, tokie kaip Giant Magellan Telescope bei Extremely Large Telescope. Kartu jie sukurs tokio masto dangaus stebėjimų apimtį, kad tradicinis, vien žmonių atliekamas duomenų peržiūrėjimas taps praktiškai neįmanomas.
Tokiose didžiulėse duomenų sankaupose beveik neišvengiamai slypi netikėti atradimai. Nors technologijos seniai pranoko žmogaus galimybes savarankiškai peržiūrėti visą šią informaciją, dirbtinis intelektas vis sparčiau prisitaiko prie astronomijos generuojamų srautų.
Tyrimo autoriai pabrėžia, kad astronominiai archyvai saugo milžiniškus kiekius dar neištirtų duomenų, kuriuose tikėtina glūdi reti ir itin vertingi kosminiai reiškiniai. Siekdami juos „ištraukti“ iš šio informacijos vandenyno, mokslininkai pasitelkė pusiau prižiūrimo mašininio mokymosi metodus ir pritaikė juos Hablo paveldo archyvo duomenims.
Tyrime naudota naujai sukurta anomalijų aptikimo sistema AnomalyMatch. Šis įrankis per trumpą laiką išanalizavo beveik 100 milijonų atskirų archyvo vaizdų fragmentų. Hablo paveldo archyve saugomos Hablo observatorijos nuotraukos, sukauptos per maždaug 35 metų laikotarpį.
AnomalyMatch yra neuroninis tinklas – mašininio mokymosi sistema, kurios veikimo principai įkvėpti žmogaus smegenų informacijos apdorojimo. Ankstesniuose darbuose pristatydami šį įrankį autoriai pabrėžė, kad jis pritaikytas didelio masto užduotims: naudodamas vieną vaizdo plokštę (GPU) per maždaug tris dienas jis gali apdoroti beveik 100 milijonų vaizdų.
Šiame tyrime AnomalyMatch tokį milžinišką duomenų kiekį išanalizavo per dvi–tris dienas – tai tik menka dalis laiko, kurio panašiai užduočiai prireiktų žmonėms. Tai pirmas kartas, kai visas Hablo paveldo archyvas buvo taip sistemiškai ir kryptingai peržiūrėtas, ieškant būtent anomalijų.
Iš apdorotų duomenų sistema sudarė labiausiai įtartinų objektų sąrašą, kuriame buvo beveik 1 400 galimų anomalijų. Toks kiekis jau yra „žmogiškai“ įveikiamas, todėl šį sąrašą detaliai peržiūrėjo patys tyrėjai.
Atlikę išsamų rankinį patikrinimą, D. O’Ryanas ir P. Gómezas nustatė, kad apie 1 300 objektų iš tiesų galima laikyti anomalijomis, o daugiau nei 800 iš jų iki šiol nebuvo aprašyti mokslinėje literatūroje.
Dažniausiai aptikta anomalijų rūšis buvo susiliejusios ir tarpusavyje sąveikaujančios galaktikos – jų rasta net 417. Tokie objektai itin svarbūs, nes padeda suprasti, kaip galaktikos kinta, jungiasi ir evoliucionuoja per kosminius laikotarpius.
Be to, tyrėjai aptiko 86 naujus potencialius gravitacinius lęšius. Šie reiškiniai susidaro tada, kai masyvūs objektai, pavyzdžiui, galaktikos ar galaktikų spiečiai, iškreipia erdvėlaikį ir veikia kaip kosminiai lęšiai, sustiprinantys bei išdidinantys dar tolimesnių objektų šviesą. Gravitaciniai lęšiai yra ypač reikšmingi: jie leidžia stebėti kitaip pernelyg tolimus ir blankius objektus, padeda tirti tamsiosios materijos pasiskirstymą, matuoti atstumus ir Visatos plėtrą bei tikrinti bendrosios reliatyvumo teorijos prognozes.
Mokslininkai pažymi, kad dalis gravitacinių lęšių buvo žinomi iš ankstesnių tyrimų, tačiau AnomalyMatch padėjo identifikuoti ir reikšmingą skaičių naujų, mokslui dar neaprašytų kandidatų.
Hablo archyve aptikta ir kitų retų objektų, pavyzdžiui, vadinamosios „medūzos“ galaktikos. Jos dažniausiai sutinkamos galaktikų spiečiuose, kur skrieja per tankią tarpgalaktinę terpę. Dėl ramvandenio slėgio iš galaktikos išplėšiamos dujos, kurios nusitęsia ilga, uodegą primenančia struktūra; ji neretai švyti dėl aktyviai vykstančios žvaigždėdaros. Archyve rasti 35 tokie objektai.
Tyrimas taip pat atskleidė keletą anomalijų, kurių prigimtis kol kas neaiški. Vienas pavyzdys – neįprastos sandaros galaktika su sūkuriuotu centru ir atviromis, skiautėtas struktūras primenančiomis formomis, kurioms dar trūksta vienareikšmio paaiškinimo.
Apskritai milžiniški astronominiai archyvai yra ideali terpė dirbtiniam intelektui: tokios apimties duomenų joks mokslininkų kolektyvas fiziškai nepajėgtų peržiūrėti rankiniu būdu. AnomalyMatch pademonstravo, kad DI gali išgryninti nedidelį, bet itin vertingą objektų sąrašą, kurį žmonės jau gali nuosekliai ištirti ir interpretuoti.
Tarp aptiktų reiškinių buvo ir persidengiančios galaktikos, nelygios („grūdėtos“) struktūros galaktikos, žiedinės galaktikos, itin tolimos (didelio poslinkio į raudonąją sritį) galaktikos, esančios ties stebėjimų riba, taip pat galaktikos su čiurkšlėmis bei galaktikos, turinčios aktyvius branduolius (AGN).
Net jei nuo rytojaus būtų visiškai sustabdyti visi nauji astronominiai stebėjimai, atradimų procesas greitai nesibaigtų. Tobulėjant dirbtinio intelekto metodams, jau sukaupti duomenų rinkiniai iš Hablo teleskopo, ESA misijos Gaia ir kitų projektų dar ilgai išliks derlinga dirva naujiems atradimams.
Kol kas niekas negali tiksliai pasakyti, kokių dar netikėtų objektų ar reiškinių slypi šiuose archyvuose. Tačiau akivaizdu, kad reikšminga jų dalis bus surasta būtent pasitelkus dirbtinį intelektą.
P. Gómezas pabrėžia, jog šis darbas yra ryškus pavyzdys, kaip dirbtinis intelektas gali padidinti mokslinę grąžą iš jau surinktų archyvinių duomenų. Tai, kad Hablo archyve pavyko aptikti tiek daug iki šiol nefiksuotų anomalijų, rodo didelį tokių priemonių potencialą ir ateityje, kai pradės veikti naujos kartos dangaus apžvalgos bei observatorijos.
