Brug af AI til at låse op for oplysninger om stjernernes og planeternes oprindelse

Et kunstig intelligens (AI)-system, der analyserer data fra Gaia-rumteleskopet, har identificeret mere end 2, 000 store protostjerner, unge stjerner, der stadig dannes og kunne rumme spor om stjernernes oprindelse i vores Mælkevej.

Forskere havde tidligere kun katalogiseret 100 af disse stjerner, og undersøgelser af dem har genereret meget af den viden, der ligger til grund for undersøgelser af stjernedannelse.

Projektet blev ledet af Miguel Vioque, en ph.d. forsker ved University of Leeds, og resultaterne - Nyt katalog over Herbig AE/BE og klassiske Be-stjerner:En maskinlæringstilgang til Gaia DR2 - er blevet offentliggjort i tidsskriftet Astronomi og astrofysik .

Han mener, at undersøgelse af disse nyligt identificerede stjerner har potentialet til at ændre videnskabsmænds forståelse af massiv stjernedannelse og deres tilgang til at studere galaksen.

Hr. Vioque og hans kolleger var interesserede i, hvad der er kendt som Herbig Ae/Be-stjerner, stjerner, der stadig dannes og har en masse, der er mindst dobbelt så stor som Solens. De er også involveret i fødslen af ​​andre stjerner.

Forskerne tog den enorme mængde data, der blev indsamlet af Gaia rumbårne teleskop, mens det kortlægger galaksen. Lanceret i 2013, data indsamlet af teleskopet har gjort det muligt at bestemme afstande for omkring en milliard stjerner, omkring en procent af det samlede antal, der menes at eksistere i galaksen.

Forskerne rensede disse data og reducerede dem til en undergruppe på 4,1 millioner stjerner, som sandsynligvis ville indeholde målprotostjernerne.

AI-systemet sigtede dataene og genererede en liste med 2, 226 stjerner med omkring 85 procents chance for at være en Herbig Ae/Be protostar.

hr. Vioque, fra Skolen for Fysik og Astronomi, sagde:"Der er en enorm mængde data, der produceres af Gaia - og AI-værktøjer er nødvendige for at hjælpe videnskabsmænd med at forstå det.

"Vi kombinerer nye teknologier i den måde, forskere undersøger og kortlægger galaksen på, med måder at undersøge bjerget af data produceret af teleskopet - og det revolutionerer vores forståelse af galaksen.

"Denne tilgang åbner en spændende, nyt kapitel i astronomi."

Vioque og hans kolleger validerede derefter resultaterne af AI-værktøjet ved at undersøge 145 af stjernerne identificeret af AI-systemet ved jordobservatorier i Spanien og Chile, hvor de var i stand til at måle lyset, optaget som spektre, kommer fra stjernerne.

Han sagde:"Resultaterne fra de jordbaserede observatorier viser, at AI-værktøjet lavede meget nøjagtige forudsigelser om stjerner, der sandsynligvis ville falde ind under Herbig Ae/Be-klassifikationen."

En af målstjernerne er kendt som Gaia DR2 428909457258627200.

Det er 8, 500 lysår væk og har en masse på 2,3 gange solens. Dens overfladetemperatur er 9, 400 grader Celsius - solen er omkring 5, 500 grader Celsius - og den har en radius, der er dobbelt så stor som solens. Den har eksisteret omkring seks millioner år, hvilket i astronomisk henseende gør det til en ung stjerne, der stadig dannes.

Professor René Oudmaijer, fra School of Physics and Astronomy i Leeds, overvågede forskningen. Han sagde:"Denne forskning er et glimrende eksempel på, hvordan analysen af ​​Big Data indsamlet af moderne videnskabelige instrumenter, såsom Gaia-teleskopet, vil forme astrofysikkens fremtid.

"AI-systemer er i stand til at identificere mønstre i enorme mængder data - og det er sandsynligt, at i disse mønstre, videnskabsmænd vil finde spor, der vil føre til nye opdagelser og frisk forståelse."