Nhiều câu hỏi khoa học hiện tại và thú vị mà các nhà thiên văn học đang cố gắng trả lời đòi hỏi họ phải thu thập các mẫu lớn về các sự kiện vũ trụ khác nhau. Kết quả là, các đài quan sát thiên văn hiện đại đã trở thành những cỗ máy tạo dữ liệu không ngừng, gửi hàng ngàn cảnh báo và hình ảnh cho các nhà thiên văn học mỗi đêm.
Sử dụng thuật toán học máy, các nhà thiên văn học từ sự hợp tác của Cơ sở thoáng qua Zwicky tại Caltech phân loại thành công 1000 siêu tân tinh một cách tự động. Thuật toán được áp dụng cho dữ liệu được thu thập bởi Zwicky Transient Facility, hay ZTF, một công cụ khảo sát bầu trời có trụ sở tại Đài quan sát Palomar của Caltech.
Mỗi đêm, ZTF phân tích bầu trời đêm để tìm những thay đổi được gọi là sự kiện nhất thời. Điều này bao gồm mọi thứ, từ các tiểu hành tinh đang chuyển động đến những ngôi sao bị nuốt chửng gần đây bởi lỗ đen để nổ những ngôi sao được gọi là siêu tân tinh. ZTF thông báo cho các nhà thiên văn học trên toàn thế giới về những hiện tượng thoáng qua này bằng cách gửi hàng trăm nghìn tín hiệu mỗi đêm.
Sau đó, các nhà thiên văn học sử dụng các kính viễn vọng khác để theo dõi và điều tra bản chất của các vật thể đang thay đổi. Cho đến nay, dữ liệu của ZTF đã dẫn đến việc phát hiện ra hàng ngàn siêu tân tinh.
Matthew Graham, nhà khoa học dự án của ZTF và là giáo sư nghiên cứu về thiên văn học tại Caltech, cho biết: “Quan niệm truyền thống về một nhà thiên văn học ngồi ở đài quan sát và sàng lọc các hình ảnh từ kính viễn vọng mang nhiều chủ nghĩa lãng mạn nhưng đang dần xa rời thực tế.”
Sử dụng thuật toán học máy, các nhà thiên văn học đã phát triển SNIascore để phân loại ứng cử viên siêu tân tinh. SNIascore có thể phân loại cái được gọi là siêu tân tinh loại Ia, hay “những ngọn nến tiêu chuẩn” trên bầu trời. Những ngôi sao sắp chết này nổ tung với một vụ nổ nhiệt hạch có sức mạnh nhất quán.
Các nhà khoa học hiện đang nghiên cứu mở rộng khả năng của thuật toán để phân loại các loại siêu tân tinh khác trong tương lai gần.
Christoffer Fremling, một nhà thiên văn học nhân viên tại Caltech và là người chủ mưu đằng sau thuật toán mới, được đặt tên là SNIascore, cho biết: “Chúng tôi cần một bàn tay trợ giúp và chúng tôi biết rằng một khi chúng tôi đào tạo máy tính của mình để thực hiện công việc, chúng sẽ giảm bớt gánh nặng cho chúng tôi. SNIascore đã phân loại siêu tân tinh đầu tiên của mình vào tháng 2021 năm 1,000 và một năm rưỡi sau, chúng tôi đang đạt được một cột mốc tuyệt vời là XNUMX siêu tân tinh.”
“SNIascore cực kỳ chính xác. Sau 1,000 siêu tân tinh, chúng ta đã thấy thuật toán hoạt động như thế nào trong thế giới thực. Chúng tôi không tìm thấy sự kiện nào bị phân loại sai kể từ khi ra mắt vào tháng 2021 năm XNUMX và chúng tôi đang lên kế hoạch triển khai thuật toán tương tự với các cơ sở quan sát khác.”
Ashish Mahabal, người lãnh đạo các hoạt động học máy cho ZTF và là nhà khoa học dữ liệu và tính toán hàng đầu tại Trung tâm khám phá dựa trên dữ liệu của Caltech, cho biết thêm: “Công việc này thể hiện rõ cách học máy các ứng dụng đang đến tuổi trong thiên văn học gần thời gian thực.”
Ashish Mahabal, một nhà khoa học máy tính tại Trung tâm khám phá dựa trên dữ liệu của Caltech, người lãnh đạo các hoạt động học máy cho ZTF, nói, “SNIascore nằm trên các lớp và thuật toán máy học cơ bản khác mà chúng tôi đã phát triển cho ZTF và nó thể hiện rõ cách các ứng dụng máy học đang phát triển trong thiên văn học gần thời gian thực.”
