Искусственный интеллект научился классифицировать Сверхновые

Астрофизики Калифорнийского института технологий использовали систему машинного обучения для автономной классификации тысячи вспышек Сверхновых. Алгоритм применили на данных, собранных телескопом ZTF (Zwicky Transient Facility) — обзором неба на основе инструментов Паломарской обсерватории, который специализируется на поиске кратковременных событий на небесной сфере. SNIascore выделяет Сверхновые подтипа Ia, и в будущем, вероятно, сможет определять и другие их типы.

ZTF каждую ночь сканирует всё доступное наблюдениям небо в поиске трансиентных, то есть кратковременных событий. Это могут быть пролёты астероидов, чёрные дыры в момент поедания ими очередной звезды или взрывающиеся звёзды (Новые или Сверхновые). ZTF в автоматическом режиме рассылает сотни тысяч оповещений астрономам всего мира о таких трансиентных событиях. После этого в обсерваториях, получив соответствующее оповещение с координатами, исследуют такие события и их природу. На сегодня обзор ZTF помог открыть тысячи Сверхновых.

Но событий, которые попадают в поле внимания ZTF, слишком много каждой ночью, и сотрудники обзора физически не могут классифицировать их вручную. Вместо этого для помощи в поисках они приспособили алгоритмы машинного обучения. Они разработали алгоритм SNIascore для классификации событий — кандидатов на вспышки Сверхновых. Сверхновые разделяются на два широких класса — типы I и II. Сверхновые типа I лишены водорода, тогда как типа II, наоборот, богат водородом. Самый распространённый тип взрывов — I. Такая Сверхновая взрывается, когда массивная звезда перетягивает на себя материал от соседнего звёздного объекта, и в конце концов критическая масса такого материала вызывает взрывную термоядерную реакцию. Тип II Сверхновых образуется, когда массивная звезда коллапсирует под действием собственной гравитации (такая судьба, как считается, ожидает крупные звёзды в конце их жизненного цикла. Например, Сверхновой может стать Бетельгейзе, хотя на этот счёт есть определённые сомнения).

На настоящий момент SNIascore умеет классифицировать особый подтип Сверхновых — Ia. Такие звёзды в астрономии и космологии ещё и служат «стандартными свечами», то есть объектами, по которым можно определить расстояние до удалённых галактик, в которых они взорвались. Это умирающие звёзды, которые заканчивают свой цикл термоядерным взрывом «умеренной» силы — более слабым, чем обычные. Сверхновые типа Ia помогают астрономам измерить скорость расширения Вселенной. В будущем алгоритм, возможно, удастся приспособить и для других типов Сверхновых — во всяком случае, после этого первого успеха авторы работают над этим.

Сверхновая типа Ia, возможно, не так давно взорвалась в нашей Галактике недалеко от Солнечной Системы. Более того, это могла быть одна из всего пяти Сверхновых, взрывы которых наблюдали в историческое время и о которых есть соответствующие записи в хрониках. Но это событие произошло в 1181 году, и до нас дошли только китайские и японские хроники, повествующие об этом событии, естественно, крайне неточные по меркам современной астрономии. Долгое время эта звезда оставалась самой загадочной Сверхновой: остатки четырёх других взрывов — в виде туманностей на небе, в частности, Крабовидную туманность как след от взрыва звезды SN 1054 — астрономы давно обнаружили и исследуют. Подробнее про «китайскую» Сверхновую SN 1181 можно прочитать в отдельной большой статье.
Телескоп обзора ZTF Паломарской обсерватории в Калифорнии. Palomar Observatory/Caltech.

Каждую ночь ZTF регистрирует вспышки на небе, которые могут оказаться Сверхновыми. Телескоп посылает данные на спектрограф в отдельном здании в Паломаре под названием SEDM (Spectral Energy Distribution Machine). SNIascore работает в связке с SEDM, пытаясь определить, какая из вспышек будет предположительно Сверхновой типа Ia. В результате у астрофизиков в распоряжении оказывается очищенный набор данных с меньшим количеством шумов, то есть ложных срабатываний, когда за Сверхновую ошибочно приняли какой-либо другой объект. Эти данные уже можно рассылать астрономам по всему миру, занимающимся именно этой тематикой. SNIascore пока оказался удивительно точным. На учебной выборке данных ZTF, в которой были 1000 известных Сверхновых (наблюдения ZTF с апреля 2021 года, когда алгоритм был впервые запущен как часть поточной процедуры обработки данных), он расклассифицировал их без явных ошибок, то есть «ложных срабатываний» и «пропуска цели», или статистических ошибок первого и второго рода. Время работы алгоритма по обработке данных ночи наблюдений составляет около десяти минут вместо обычных 2-3 дней «ручной» классификации. Это значит, что данные по окончании ночной смены наблюдений можно будет рассылать астрономам практически в режиме реального времени. Сам алгоритм находится в свободном доступе, и астрофизики, использующие другие инструменты для наблюдений, могут пробовать его адаптировать под свои задачи (специалисты могут подробнее ознакомиться с системой ИИ в соответствующей технической статье астрономов CalTech).

SNIascore разработан как часть обзора ZTF Bright Transient Survey — на сегодня это самая крупная база данных Сверхновых, доступная астрономам. Полный набор данных BTS содержит около семи тысяч Сверхновых, из которых 90% открыты и классифицированы при помощи ZTF; оставшиеся 10% приходятся на другие исследовательские группы и научные инструменты.

Сергей Шапиро :