Yapay zeka tarafından tespit edilen, onaylanan, sınıflandırılan ve paylaşılan ilk süpernova

Yepyeni bir yapay zeka (AI) aracını da içeren tam otomatik bir süreç, ilk süpernovayı başarıyla tespit etti, tanımladı ve sınıflandırdı.

Northwestern Üniversitesi liderliğindeki uluslararası bir işbirliğiyle geliştirilen yeni sistem, gece gökyüzünde yeni süpernova arayışının tamamını otomatik hale getirerek insanları etkili bir şekilde süreçten uzaklaştırıyor. Bu sadece yeni süpernova adaylarını analiz etme ve sınıflandırma sürecini hızla hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda insan hatasını da atlıyor.

Takım Astronomi camiasını uyardı Bu hafta Bright Transient Survey Bot (BTSbot) adı verilen yeni aracın lansmanına ve başarısına teşekkür ederiz. Geçtiğimiz altı yılda insanlar, süpernova adaylarını görsel olarak incelemek ve sınıflandırmak için tahminen toplam 2.200 saat harcadı. Yeni aracın artık resmi olarak çevrimiçi olmasıyla araştırmacılar, keşif hızını hızlandırmak için bu değerli zamanı başka sorumluluklara yönlendirebilirler.

Çalışmayı yöneten Northwestern’den Adam Miller, “İlk kez bir dizi robot ve yapay zeka algoritması gözlemledi, sonra tanımladı ve sonunda bir süpernovanın keşfini doğrulamak için başka bir teleskopla iletişim kurdu” dedi. “Bu, modellerin daha da geliştirilmesi, robotların yıldız patlamalarının belirli alt türlerini izole etmesine olanak tanıyacağından ileriye doğru atılmış önemli bir adımı temsil ediyor. Sonuçta insanları döngüden çıkarmak, araştırma ekibine gözlemlerini analiz etmek ve kökenini açıklamak için yeni hipotezler geliştirmek için daha fazla zaman sağlayacak.” gözlemlediğimiz kozmik patlamalardan.”

Miller ile birlikte teknoloji gelişimine liderlik eden Northwestern’den Nabeel Rehemtulla, “Dünyanın ilk tam otomatik süpernova tespitini, tanımlanmasını ve sınıflandırılmasını başardık” diye ekledi. “Bu, süpernovalarla ilgili büyük çalışmaları önemli ölçüde kolaylaştırarak yıldızların yaşam döngülerini ve süpernovaların yarattığı karbon, demir ve altın gibi elementlerin kökenini daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor.”

Miller, Northwestern Weinberg Sanat ve Bilim Koleji’nde fizik ve astronomi alanında yardımcı doçenttir ve Astrofizikte Disiplinlerarası Araştırma ve Araştırma Merkezi’nin (CIERA) üyesidir. Rehemtulla, Miller’in araştırma grubunda astronomi yüksek lisans öğrencisidir.

Aracıyı kesmek

Süpernovaları tespit etmek ve analiz etmek için insanlar şu anda robotik sistemlerle el ele çalışıyor. İlk olarak robotik teleskoplar, önceki görüntülerde bulunmayan yeni kaynakları arayarak gece gökyüzünün aynı bölümlerini tekrar tekrar görüntüler. Daha sonra bu teleskoplar yeni bir şey tespit ettiğinde işi insanlar devralıyor.

Miller, “Otomatik yazılım, aday patlamaların bir listesini, adayları doğrulamak ve spektroskopik gözlemler yapmak için zaman harcayan insanlara sunuyor” dedi. “Bir adayın gerçekten bir süpernova olduğunu ancak onun spektrumunu (patlamada mevcut olan unsurları ortaya çıkaran, kaynağın dağılmış ışığını) toplayarak kesin olarak bilebiliriz. Spektrumları toplayabilen mevcut robotik teleskoplar vardır, ancak bu aynı zamanda sıklıkla insanlar tarafından da yapılmaktadır. Spektrograflı teleskoplar.”

Araştırmacılar, bu insan aracıyı ortadan kaldırmak için BTSbot’u geliştirdi. Yapay zeka aracını geliştirmek için Rehemtulla, onaylanmış süpernovalar, geçici olarak parlayan yıldızlar, periyodik olarak değişen yıldızlar ve parıldayan galaksiler dahil olmak üzere yaklaşık 16.000 kaynaktan 1,4 milyondan fazla tarihsel görüntüden oluşan bir makine öğrenme algoritması eğitti.

Gökbilimci Christoffer Fremling, “Zwicky Geçici Tesisi (ZTF) son altı yıldır faaliyet gösteriyor ve bu süre zarfında ben ve diğerleri adayları görsel olarak incelemek ve hangisini spektroskopiyle gözlemleyeceğimizi belirlemek için 2.000 saatten fazla zaman harcadık” dedi. Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’nde (Caltech) SNIascore adında başka bir yapay zeka aracı geliştiren ve BTSbot’un geliştirilmesine katkıda bulunan kişi. “BTSbot’u iş akışımıza eklemek, bu adayları incelemek için zaman harcama ihtiyacımızı ortadan kaldıracak.”

Erken başarı ve rahatlama dalgası

BTSbot’u test etmek için araştırmacılar, SN2023tyk adlı yeni keşfedilen bir süpernova adayını incelediler. Süpernova arayışında gece gökyüzünü görüntüleyen robotik bir gözlemevi olan ZTF, kaynağı ilk olarak 3 Ekim’de tespit etti. ZTF’nin verilerini gerçek zamanlı olarak tarayan BTSbot, 5 Ekim’de SN2023tyk’yi buldu.

Oradan BTSbot, başka bir robotik teleskopun (SED Makinesi) kaynağın spektrumunu elde etmek için derinlemesine gözlemler yaptığı Palomar Gözlemevi’nden potansiyel süpernovanın spektrumunu otomatik olarak talep etti. SED Makinesi daha sonra süpernovanın türünü belirlemek için bu spektrumu Caltech’in SNIascore’una gönderdi: Ya bir beyaz cücenin termonükleer patlaması ya da büyük bir yıldızın çekirdeğinin çökmesi.

Adayın Tip Ia süpernova (ikili yıldız sistemindeki bir beyaz cücenin tamamen patladığı bir yıldız patlaması) olduğunun belirlenmesinin ardından otomatik sistem, keşfi 7 Ekim’de astronomi topluluğuyla kamuoyuyla paylaştı.

Rehemtulla, BTSbot’u çalıştırmanın ilk günlerinde hem sinir hem de heyecan karışımı hissetti.

“Simüle edilen performans mükemmeldi, ancak gerçekten deneyene kadar bunun gerçek dünyaya nasıl yansıdığını asla bilemezsiniz” dedi. “SEDM’den gözlemler ve SNIascore’dan otomatik sınıflandırma geldiğinde, büyük bir rahatlama dalgası hissettik. Bunun güzel tarafı, her şey açıldığında ve düzgün çalıştığında aslında hiçbir şey yapmıyoruz. Geceleri uyuyoruz ve sabahları BTSbot’un ve diğer yapay zekaların tereddüt etmeden işlerini yaptıklarını görüyoruz.”

Northwestern liderliğindeki işbirliği, Caltech, Minnesota Üniversitesi, İngiltere’deki Liverpool John Moores Üniversitesi ve İsveç’teki Stockholm Üniversitesi’nden gökbilimcileri içeriyordu.