Штучний інтелект (ШІ) може дозволити побачити астрофізичні явища, які раніше були недоступні. Це продемонстрували вчені з CNRS, IRAM, Observatoire de Paris-PSL, Ecole Centrale Marseille і Ecole Centrale Lille, спільно працюючи в програмі ORION-B. У серії з трьох статей, опублікованих в журналі Astronomy & Astrophysics 19 листопада 2020 року, вони представляють найповніші з коли-небудь проведених спостережень однієї з найближчих до Землі областей зореутворення.
Газові хмари, в яких народжуються зірки, надзвичайно багаті матерією, а отже, і в фізичними процесами. Всі ці процеси взаємопов’язані в різних масштабах і масштабах часу, що робить практично неможливим повністю зрозуміти такі зіркові ясла. Однак вчені з програми ORION-B показали, що статистика і штучний інтелект можуть допомогти зруйнувати бар’єри, які все ще стоять на шляху астрофізиків.
З метою забезпечення найбільш детального аналізу молекулярної хмари Оріона, одного з найближчих до Землі регіонів зореутворення, команда ORION-B включила у свої ряди вчених, що спеціалізуються на масовій обробці даних. Це дозволило їм розробити нові методи, засновані на статистичному навчанні і машинному навчанні, для вивчення спостережень за Туманністю.
Ці інструменти, засновані на алгоритмах ШІ, дозволяють витягати нову інформацію з великого масиву даних, наприклад, з тих, що використовуються в проекті ORION-B. Це дозволило вченим розкрити ряд характеристик, які керують Туманністю Оріона.
Наприклад, вони змогли виявити взаємозв’язок між світлом, випромінюваним певними молекулами, і інформацією, яка раніше була недоступна, а саме, кількістю водню і вільних електронів в хмарі, які вони змогли оцінити зі своїх розрахунків, не спостерігаючи за ними безпосередньо. Проаналізувавши всі доступні їм дані, дослідницька група також змогла визначити способи подальшого поліпшення своїх спостережень за рахунок усунення певної кількості небажаної інформації.
Тепер команди ORION-B хочуть перевірити цю теоретичну роботу, застосувавши отримані оцінки і рекомендації і перевіривши їх в реальних умовах. Іншим важливим теоретичним завданням буде отримання інформації про швидкість молекул і, отже, візуалізація руху матерії, щоб побачити, як вона рухається в Туманності.
Читайте також: