Naučnici sa Univerziteta Vorvik koriste veštačku inteligenciju (AI) za analizu kosmičkih eksplozija poznatih kao supernove. Njihov rad je objavljen u časopisu Mesečna obaveštenja Kraljevskog astronomskog društva.
Mnoge zvezde u univerzumu završiće svoje živote kao beli patuljci — kompaktne zvezde koje sadrže masu sunca otprilike veličine Zemlje. Neki od ovih belih patuljaka će na kraju eksplodirati kao supernove. Proces je veoma energičan i rezultira stvaranjem teških elemenata koji su gradivni blokovi života, kao što su kalcijum i gvožđe, koji se vraćaju u univerzum.
Uprkos njihovom značaju, astronomi još uvek ne znaju tačno kako i zašto se ove supernove dešavaju.
Da bi se bolje razumelo, nova istraživanja će koristiti tip veštačke inteligencije poznat kao mašinsko učenje kako bi se ubrzali eksperimenti u supernovama – procesi koji su trenutno veoma skupi i dugotrajni. Ovo će pomoći da se otkrije kako su se ove kosmičke eksplozije dogodile upoređujući modele eksplozija sa posmatranjima iz stvarnog života.
Glavni autor dr Mark Magee, sa Odeljenja za fiziku Univerziteta u Vorviku, rekao je: „Kada istražujemo supernove, analiziramo njihove spektre. Spektri pokazuju intenzitet svetlosti na različitim talasnim dužinama, na koji utiču elementi stvoreni u supernovi. Svaki element stupa u interakciju sa svetlošću na jedinstvenim talasnim dužinama i stoga ostavlja jedinstven potpis na spektru.
„Analiza ovih potpisa može pomoći da se identifikuje koji su elementi stvoreni u supernovi i pruži dodatne detalje o tome kako su supernove eksplodirale.
„Iz ovih podataka pripremamo modele, koji se upoređuju sa stvarnim supernovama da bismo utvrdili koja je to vrsta supernove i kako je tačno eksplodirala. Obično bi jednom modelu trebalo 10–90 minuta da se generiše i želimo da uporedimo stotine ili hiljade modela da u potpunosti razumeju supernovu. Ovo u mnogim slučajevima nije izvodljivo.
„Naše novo istraživanje će se udaljiti od ovog dugotrajnog procesa. Obučićemo algoritme mašinskog učenja o tome kako izgledaju različite vrste eksplozija i koristićemo ih da generišemo modele mnogo brže. Na sličan način kao što možemo da koristimo veštačku inteligenciju za generisanje novih umetničkih dela. ili teksta, sada ćemo moći da generišemo simulacije supernove, što znači da ćemo moći da generišemo hiljade modela za manje od sekunde, što će biti veliki podsticaj za istraživanje supernove.
Pored ubrzavanja procesa analize supernove, upotreba veštačke inteligencije će omogućiti i bolju tačnost istraživanja. Ovo će pomoći da se utvrdi koji modeli najviše odgovaraju stvarnim eksplozijama i raspon njihovih fizičkih svojstava.
Dr Magee je dodao: „Istraživanje elemenata koje oslobađaju supernove je ključni korak u određivanju vrste eksplozije koja se dogodila, pošto određene vrste eksplozija proizvode više nekih elemenata od drugih. Zatim možemo povezati svojstva eksplozije sa svojstva galaksija domaćina supernove i uspostaviti direktnu vezu između načina na koji se eksplozija dogodila i tipa belog patuljka koji je eksplodirao.“
Rad koji je sada prihvaćen je samo prvi korak. Buduća istraživanja će se proširiti i uključiti još veći izbor eksplozija i supernova i direktno povezati svojstva eksplozije i galaksije domaćina. Takvo istraživanje je sada moguće samo zahvaljujući napretku u mašinskom učenju.
Dr Thomas Killestein, Univerzitet u Turkuu, koji je takođe bio uključen u istraživanje, dodao je: „Sa modernim istraživanjima, konačno imamo skupove podataka veličine i kvaliteta kako bismo se pozabavili nekim od ključnih preostalih pitanja u nauci o supernovama: kako tačno eksplodiraju. Ovakvi pristupi mašinskom učenju omogućavaju proučavanje većeg broja supernova, detaljnije i sa više doslednosti od prethodnih pristupa.“
