Международная команда проекта SNAD, куда входят ученые из НИУ ВШЭ, обнаружила 11 космических аномалий, 7 из которых — кандидаты в сверхновые. Исследования проводились на цифровых снимках северного неба за 2018 год, а автоматизировать поиск аномалий позволили методы машинного обучения. Статья опубликована в журнале New Astronomy.
Большая часть астрономических открытий основана на наблюдениях и последующих расчетах. С появлением широкопольных астрономических обзоров неба объемы получаемых данных многократно возросли. Например, Zwicky Transient Facility (ZTF) — широкопольный обзор северного неба — генерирует ∼1,4 ТБ данных за ночь наблюдений, а его каталог содержит миллиарды объектов. Обрабатывать такое количество данных вручную сложно и дорого, поэтому команда проекта SNAD, объединяющего ученых из России, Франции и США, решила оптимизировать этот процесс.
Чтобы больше узнать об астрономических объектах, ученые анализируют их кривые блеска — зависимости блеска объекта от времени. Для исследования ученые взяли миллион кривых блеска реальных объектов из каталога ZTF за 2018 год, а также составили 7 симулированных кривых блеска объектов исследуемых типов.
«Мы описали свойства симуляций набором характеристик, который ожидали увидеть у реальных астрономических тел. Среди миллиона объектов мы искали сверхмощные сверхновые, сверхновые типа Iа, сверхновые II типа и события приливного разрыва, — объясняет один из авторов статьи Константин Маланчев. — Такие классы объектов мы называем аномалиями. Они встречаются очень редко, и их свойства малоизучены либо это интересные объекты для более подробного исследования».
Данные кривых блеска реальных объектов ученые сопоставляли с симуляциями с помощью метода K-мерных деревьев. K-мерное дерево — специальная геометрическая структура данных, которая позволяет разбить пространство на меньшие части. Разбиение используют для сужения диапазона поиска в K-мерном пространстве, где ищут объект со свойствами, максимально похожими на те, что описаны в симуляциях.
Для каждой из симуляций было подобрано 15 наиболее похожих реально существующих объектов из базы ZTF. Всего получилось 105 объектов. Их исследователи анализировали вручную и проверяли, являются ли они аномалиями. После ручной проверки подтвердились 11 аномалий, 7 из них — кандидаты в сверхновые, а еще 4 — активные ядра галактик, в которых могут происходить события приливного разрыва. Метод оказался эффективным и простым в реализации, кроме того, он универсален и может быть применен для открытия не только редких типов сверхновых, но и других интересных астрономических объектов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
