Revoliucija astrofizikoje: kaip AI dekoduoja žvaigždžių formavimąsi!

Revoliucija astrofizikoje: kaip AI dekoduoja žvaigždžių formavimąsi!

Heidelbergo universitetas plečia savo mokslinių tyrimų pajėgumus įkurdamas dvi naujas mokslinių tyrimų grupes, kurios daugiausia dėmesio skiria naujoviškiems astrofizikos metodams. Pagrindinis dėmesys skiriamas stebėjimo duomenų vertinimo gerinimui, siekiant ištirti žvaigždžių formavimąsi. Dr. Savo tyrimų grupėje Viktoras Ksollas kurs labai efektyvius vertinimo algoritmus, pagrįstus visų pirma mašininio mokymosi metodais.

Šiandien astronominiai stebėjimai sukuria milžiniškus duomenų kiekius, kuriuos sunku valdyti naudojant įprastus statistinius metodus. Todėl Dr. Ksoll yra „Machine Learning Solutions for Star Formation“ (StarForML) projektas, kurio tikslas – sukurti patikimus įrankius jaunų žvaigždžių amžiui, masei ir cheminei sudėčiai nustatyti. Tai taip pat skirta padėti panaikinti atotrūkį tarp faktinių stebėjimo duomenų ir astrofizinių modeliavimų, kurie dažnai naudojami kaip šių duomenų analizės pagrindas. Moksliniai darbai Teorinės astrofizikos institute prasidės 2026 m. sausio mėn. ir bus remiami iš Carl Zeiss fondas, kuris pasisako už mokslinius proveržius STEM disciplinose.

Sudėtingas žvaigždžių formavimosi procesas

Žvaigždžių formavimasis yra nepaprastai sudėtingas procesas, besitęsiantis nuo didelių molekulinių debesų iki atskirų protožvaigždžių. Norint ištirti šiuos procesus, reikalingi įvairūs metodai, įskaitant fotometrinius ir spektroskopinius stebėjimus, taip pat tarpžvaigždinės medžiagos analizę. Dėl didžiulio duomenų kiekio, kurį suteikia šiuolaikiniai teleskopai, vis labiau reikia diegti efektyvius, automatizuotus algoritmus. Sukurti mašininio mokymosi metodai čia vaidina lemiamą vaidmenį, nes jie leidžia greičiau ir efektyviau įvertinti duomenis.

Be naujų stebėjimo duomenų vertinimo algoritmų, pvz., Dr. K. sukurtų, kūrimo, taip pat aptariami pažangūs metodai, pvz., implicit likelihood inference (ILI). Šis metodas išmoksta statistinį ryšį tarp parametrų ir duomenų ir gali apdoroti sudėtingus duomenų rinkinius. Skirtingai nuo tradicinių Bajeso metodų, kurie dažnai susiduria su didelės apimties duomenimis, ILI suteikia lankstų požiūrį į rezultatų įvertinimą ir modelių neapibrėžtumą. Paprastas pabrėžia, kad mašininio mokymosi metodų naudojimas astrofizikoje nuolat didėja ir atveria naujas galimybes spręsti astrofizinius klausimus.

Technologijų pažanga ir iššūkiai

Tokie metodai kaip „Learning the Universe Pipeline“ (LtU) naudojami kaip mokslinių tyrimų projektų dalis. Šis dujotiekis leidžia greitai ir efektyviai naudoti mašininio mokymosi metodus astrofizikoje. Pradinis šio įrankio bandymas rodo sėkmę įvertinant galaktikų spiečių mases ir analizuojant gravitacinių bangų signalus. Tokios technologijos reikalauja naudoti neuroninius tinklus astrofiziniams duomenims apdoroti, kad būtų paspartintas mokslo pažanga.

Nors mašininio mokymosi metodai duoda daug žadančių rezultatų, išlieka iššūkis, nes daugelis šių metodų nėra lengvai prieinami astronomams. Patogių išvadų metodų kūrimas išlieka svarbiu uždaviniu, siekiant tolesnės pažangos astrofizikos srityje. Tolesnis šių įrankių ir algoritmų tobulinimas galėtų paskatinti esminę pažangą suprantant sudėtingą visatos dinamiką.