Космический мусор или тайные законы Вселенной: ИИ вскрыл аномалии, скрытые десятилетиями

Архивы космического телескопа "Хаббл" продолжают приносить открытия, хотя многие его снимки были сделаны десятилетия назад. Современные технологии позволили взглянуть на эти данные иначе и выявить то, что раньше ускользало от внимания учёных. Масштаб находок оказался неожиданно большим и значимым для астрономии. Об этом сообщает издание ScienceAlert.

Искусственный интеллект против информационного перегруза

За 35 лет работы "Хаббл" накопил гигантский массив наблюдений, включающий миллионы изображений далёких галактик, туманностей и редких космических структур. Эти данные давно превратились в уникальный архив, однако их объём сделал ручной анализ практически невозможным. Даже опытные астрономы не способны последовательно просмотреть такое количество снимков без риска пропустить важные детали.

Проблема усугубляется ростом темпов наблюдений: современные телескопы ежедневно передают всё больше информации. Подобная ситуация уже характерна для крупных обзоров Вселенной, включая проекты по картированию галактик вроде Dark Energy Survey и камеры DECam, где автоматическая обработка данных стала ключевым инструментом исследований.

"Архивные наблюдения "Хаббла” за 35 лет представляют собой сокровищницу данных, в которых можно обнаружить астрофизические аномалии", — говорит исследователь ЕКА Дэвид О'Райан.

Как работает AnomalyMatch

Чтобы системно подойти к поиску редких объектов, учёные Европейского космического агентства разработали нейросеть AnomalyMatch. Алгоритм машинного обучения был обучен распознавать визуальные отклонения и необычные структуры на астрономических изображениях. С его помощью исследователи проанализировали почти 100 миллионов фрагментов снимков из архива Hubble Legacy Archive.

Подобные методы уже доказали свою эффективность в других научных областях, где требуется искать редкие признаки в больших массивах данных. Например, схожие алгоритмы применяются в палеонтологии и позволили ИИ с высокой точностью классифицировать следы динозавров и их особенности. В случае с "Хабблом" нейросеть справилась с задачей всего за несколько дней.

Что удалось обнаружить

После первичного отбора AnomalyMatch сформировал список примерно из 1400 потенциальных аномалий. Ручная проверка показала, что около 1300 объектов действительно являются необычными, причём более 800 из них ранее не были описаны в научной литературе. Чаще всего встречались взаимодействующие и сливающиеся галактики — таких систем насчитали 417.

Особое внимание исследователей привлекли гравитационные линзы. Было выявлено 86 новых кандидатов, которые позволяют наблюдать крайне далёкие объекты и изучать распределение тёмной материи во Вселенной.

"Мы обнаружили как уже известные гравитационные линзы, так и множество новых кандидатов", — отмечают авторы работы.

Редкие и загадочные объекты

Алгоритм выявил и более экзотические структуры, включая галактики-медузы с вытянутыми газовыми хвостами, кольцевые галактики и системы с активными ядрами. Некоторые объекты пока не имеют однозначного объяснения, например галактика с закрученным ядром и необычными лепесткообразными структурами.

Исследование показывает, что даже хорошо изученные архивы могут скрывать множество неожиданных открытий. Использование искусственного интеллекта позволяет не только ускорить анализ данных, но и существенно расширить научную ценность уже существующих наблюдений, открывая новые направления для будущих исследований.