Mesterséges intelligenciával kutatják a csillag és bolygókezelés folyamatát

Egy új nemzetközi kutatási programban összefogott az Eötvös Loránd Kutatási Hálózat Csillagászati és Földtudományi Kutatóközpont a Bécsi Egyetem és a Genfi Egyetem kutatóival. Kísérletbe fognak, hogy mesterséges intelligencia felhasználásával újraértelmezzék a csillagok osztályozását, emellett a csillag és bolygófejlődés korai szakaszait.

Az Európai Unió Horizon 2020 kutatási és innovációs keretprogram által támogatott NEMESIS (Novel Evolutionary Model for the Early Stars with Intelligent Systems - azaz a csillagfejlődés korai szakaszának újszerű modellezése intelligens rendszerekkel) elnevezésű projekt elsődleges célja, hogy elkészítse a legnagyobb adatbázist, ami az eddig ismert fiatal csillagokat tartalmazza.
 
Kutatják a csillagokat
 
A 2021 márciusában elindult NEMESIS projekt a következő 4 évre több mint 1,6 millió euró (csaknem 576 millió forint) összegű támogatást nyert el. Ebből az összegből a hazai kutatásra 407 384 euró (közel 147 millió forint) fordíthatnak.
 
A kutatók tervei közt szerepel, hogy mesterséges intelligencia felhasználásával létrehoznak egy olyan csillagkeletkezési modellt, ami a jelenleg használt elméleteken túlmutat és magyarázatot adhat a modern csillagászati eszközökkel megfigyelt történésekre - derül ki az ELKH közleményéből.
 
A csillagászok számára az elmúlt évtizedekben egyre több adat vált elérhetővé, mely már kezelhetetlenné vált hétköznapi módszerekkel. Emiatt vált szükségessé a csillagászatban a "big data", a "machine learning" és a "deep learning" módszerek alkalmazása.
 
Az arcfelismerés vonatkozásában a különböző algoritmusok lefordítják az arcot matematika nyelvezetre: számokkal megadják az arc bal és jobb széle közötti, továbbá a fejtető és állcsúcs közti távolságot, valamint ezeknek az arányát, a szemek távolságát a fültől.
 
"A csillagászatban használt minták is hasonlók a matematika nyelvén, azonban ezek a csillagok olyan mérhető jellemzőiből adódnak, mint például a különböző hullámhosszokon kibocsátott fényességük, ezek aránya, a bennük fellelhető kémiai elemek vagy a környezetük jellegzetességei. A fiatal csillagok például olyan környezetben találhatók meg, ahol sok a csillagközi por és gáz, hiszen ezekből alakultak ki nem is olyan régen, persze kozmikus időskálán mérve az időt" - magyarázza a közleményben Marton Gábor, a CSFK Konkoly Thege Miklós Csillagászati Intézet tudományos munkatársa, a NEMESIS projekt hazai koordinátora.
 
Az 1980-as években vált lehetővé a csillagkeletkezés különféle szakaszainak rendszerszintű osztályozása, amit az első infravörös megfigyeléseknek és elméleti számításoknak köszönhetünk.
 
Több, mint 25 évvel azután, hogy a fiatal csillagok besorolását egymással összefüggő fejlődési környezetben kezdték értelmezni, ma már lényegesen több, újabb és jobb adat áll rendelkezésükre.
 
A kutatóknak olyan fejlett számítási eszközeik és módszereik vannak, melynek segítségével a kezdeti feltevéseket újraértékelhetik és meghatározhatnak új szempontokat, feltételrendszereket.
 
Odysseas Dionatos, a Bécsi Egyetem kutatója, a konzorcium koordinátora szerint: "A legfrissebb bizonyítékok szerint a bolygók a csillagok kialakulásával egy időben elkezdenek formálódni, vagyis a csillag- és a bolygófejlődés nem két egymást követő szakasz, hanem gyorsan, egy időben zajló esemény. A fiatal csillagok mindenre kiterjedő paramétereinek meghatározásában nagy segítséget nyújtott a csillagok sugárzásának hullámhossza alapján működő osztályozás, azonban nagy benne a bizonytalansági tényező a konkrét fejlődési időskálákat illetően. A kutatás során újraértelmezzük a jelenlegi klasszifikációs sémát és a jellegzetes, kiugró időskálákat. Felügyelt és felügyelet nélküli gépi tanulási módszerekkel fogjuk feldolgozni az elérhető adatokat annak érdekében, hogy választ tudjunk adni a csillag- és bolygókeletkezés legaktuálisabb kérdéseire".
 
A kutatási téma azért vált aktuálissá, mert sokáig hiányzott a nagyskálájú optikai-infravörös égboltfelmérés.
 
Marc Audard, a Genfi Egyetem munkatársa nyilatkozatában elmondta: "Az elmúlt évtizedben ez megváltozott, az olyan teljes égboltfelméréseknek köszönhetően, mint amilyen a Gaia, a 2MASS vagy a WISE projekt. A különböző fejlődési időskálák leírásához populációs statisztikákra van szükség, amihez elengedhetetlen fontosságú a nagy elemszámú minta. A Gaia űrtávcső az eddigi működése során 1,8 milliárd objektumot detektált, amelyek között nagy számban fordulhatnak elő fiatal csillagjelöltek".
 
BG
Forrás: MTI