Искусственный интеллект помогает определить возраст звезд: новый метод ChronoFlow
Определение возраста звезд — одна из ключевых задач астрономии, но до сих пор это оставалось сложной проблемой, поскольку возраст звезды невозможно установить путем прямых наблюдений. Чтобы решить эту задачу, астрономы из Университета Торонто обратились к искусственному интеллекту.
Их новая модель ChronoFlow использует данные о вращающихся звездах в скоплениях и методы машинного обучения, чтобы определить, как скорость вращения звезды меняется с возрастом.
Этот подход, описанный в недавней статье в The Astrophysical Journal, позволяет предсказывать возраст звезд с точностью, недостижимой для традиционных аналитических моделей.
— Первый момент, когда мы воскликнули «Вау!», наступил на этапе проверки концепции, — рассказывает Фил Ван-Лейн, аспирант кафедры астрономии и астрофизики Университета Торонто и ведущий автор исследования. — Мы осознали, что этот метод действительно очень перспективен.
Ван-Лейн работал над проектом вместе с Джошем Спиглом и Гвен Иди — доцентами, специализирующимися на астростатистике.
Как работает ChronoFlow?
Исследование объединяет два существующих подхода для более точного определения возраста звезд.
- Звезды в скоплениях формируются примерно в одно время, поэтому возраст всего скопления можно оценить по эволюционным стадиям наиболее массивных звезд, которые развиваются быстрее.
- Скорость вращения звезд со временем замедляется из-за взаимодействия магнитного поля с звездным ветром. Хотя этот процесс изучен, его сложно описать простой формулой.
С помощью ChronoFlow ученые собрали крупнейший каталог вращающихся звезд в скоплениях — около 8000 звезд в более чем 30 скоплениях разного возраста. Данные были получены из обзоров Kepler, K2, TESS и GAIA. Затем эти данные использовали для обучения ИИ-модели, которая предсказывает, как меняется вращение звезды со временем.
— Нашу методику можно сравнить с попыткой угадать возраст человека по фотографии, — объясняет Джош Спигл, курировавший проект. — В астрономии мы не знаем точный возраст каждой звезды, но знаем, что звезды в скоплениях одного возраста. Это как если бы у вас были фото людей в 5, 15, 30 и 50 лет, а затем вам дали новое фото и попросили определить возраст. Это сложная задача.
Точность и перспективы
ChronoFlow научился определять возраст звезд с рекордной точностью, моделируя, как меняется скорость вращения звездных популяций со временем.
Это открытие имеет огромное значение для астрономии: знание возраста звезд необходимо не только для понимания их эволюции, но и для изучения формирования экзопланет, а также истории нашей Галактики Млечный Путь и других галактик.
Кроме того, успех ChronoFlow показывает, что методы машинного обучения могут дать новые ответы на сложные астрофизические вопросы.
Модель будет доступна для всех: код, документация и обучающие материалы уже опубликованы на GitHub, чтобы любой исследователь мог использовать ее для определения возраста звезд.
Этот прорыв открывает новую главу в изучении звездной эволюции, демонстрируя, как современные технологии помогают разгадывать тайны Вселенной.
В нашем Telegram‑канале, и группе ВК вы найдёте новости о непознанном, НЛО, мистике, научных открытиях, неизвестных исторических фактах. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить.
