天文学者が答えようとしている最新のエキサイティングな科学的問題の多くは、さまざまな宇宙イベントの大量のサンプルを収集することを必要としています。 その結果、現代の天文台は、天文学者に毎晩何千ものアラートと画像を投げかける容赦ないデータ生成マシンになっています。
機械学習アルゴリズムを使用して、Zwicky Transient Facility の天文学者が共同で カリフォルニア工科大学 1000個の超新星を自律的に分類することに成功しました。 このアルゴリズムは、カリフォルニア工科大学のパロマー天文台にある天空調査機器である Zwicky Transient Facility (ZTF) によって取得されたデータに適用されました。
毎晩、ZTF は夜空を分析して、一時的なイベントとして知られる変化を調べます。 これは、動いている小惑星から最近食べられた星まで、すべてをカバーしています。 ブラックホール 超新星と呼ばれる爆発する星に。 ZTF は、毎晩数十万の信号を送信することにより、世界中の天文学者にこれらの一時的な現象を通知します。
その後、天文学者は他の望遠鏡を使用して、変化する天体の性質を追跡および調査します。 これまでのところ、ZTF データは何千もの超新星の発見につながっています。
ZTF のプロジェクト サイエンティストであり、カリフォルニア工科大学の天文学研究教授であるマシュー グラハム氏は、次のように述べています。 「天文学者が天文台に座って望遠鏡の画像をふるいにかけるという伝統的な概念には、多くのロマン主義が含まれていますが、現実から離れています。」
機械学習アルゴリズムを使用して、天文学者は SNIascore を開発し、候補を分類しました 超新星. SNIascore は、Ia 型超新星として知られているもの、または空の「標準的なろうそく」を分類できます。 これらの瀕死の星は、一貫した強さの熱核爆発で爆発します。
科学者たちは現在、アルゴリズムの機能を拡張して、近い将来に他のタイプの超新星を分類できるように取り組んでいます。
カリフォルニア工科大学のスタッフ天文学者であり、SNIascore と呼ばれる新しいアルゴリズムの首謀者である Christoffer Fremling 氏は、次のように述べています。 「私たちは助けが必要でした。コンピューターを訓練して仕事をさせれば、背中の大きな負担が軽減されることは分かっていました。 SNIascore は 2021 年 1,000 月に最初の超新星を分類し、XNUMX 年半後、XNUMX 個の超新星という素晴らしいマイルストーンを達成しています。」
「SNIascore は非常に正確です。 1,000 回の超新星の後、アルゴリズムが現実の世界でどのように機能するかを見てきました。 2021 年 XNUMX 月に開始して以来、誤分類されたイベントは見つかっておらず、他の観測施設にも同じアルゴリズムを実装する予定です。」
ZTF の機械学習活動を主導し、カリフォルニア工科大学のデータ駆動型ディスカバリー センターで主任計算科学者およびデータ科学者を務める Ashish Mahabal 氏は、次のように付け加えています。 「この作品は、 機械学習 アプリケーションは、ほぼリアルタイムの天文学で成熟しています。」
カリフォルニア工科大学のデータ駆動型ディスカバリー センターの計算科学者で、ZTF の機械学習活動を率いる Ashish Mahabal 氏は、 と, 「SNIascore は、ZTF 用に開発した他の基礎となる機械学習アルゴリズムとレイヤーの上に位置し、機械学習アプリケーションがほぼリアルタイムの天文学でどのように成熟しているかをよく示しています。」
