Las técnicas de aprendizaje automático identifican miles de nuevos objetos cósmicos
Las técnicas de aprendizaje automático identifican miles de nuevos objetos cósmicospor los escritores del personal
Bombay, India (SPX) 16 de febrero de 2023
Científicos del Instituto Tata de Investigación Fundamental (TIFR), Mumbai, India y el Instituto Indio de Ciencia y Tecnología Espaciales (IIST), Thiruvananthapuram, India, a saber, el Prof. Sudip Bhattacharyya (TIFR) y el Sr. Shivam Kumaran (IIST y SAC) , el Prof. Samir Mandal y el Prof. Deepak Mishra (IIST), han identificado la naturaleza de miles de nuevos objetos cósmicos en longitudes de onda de rayos X utilizando técnicas de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una variante o parte de la inteligencia artificial.
La astronomía está entrando en una nueva era, ya que una gran cantidad de datos astronómicos de millones de objetos cósmicos están disponibles de forma gratuita. Este es el resultado de grandes estudios y observaciones planificadas con observatorios astronómicos de alta calidad y una política de acceso a datos abiertos. No hace falta decir que estos datos tienen un gran potencial para muchos descubrimientos y una nueva comprensión del universo.
Sin embargo, no es práctico explorar los datos de todos estos objetos manualmente, y las técnicas de aprendizaje automático automatizado son esenciales para extraer información de estos datos. Pero la aplicación de tales técnicas a los datos astronómicos aún es muy limitada y se encuentra en una etapa preliminar.
En este contexto, el equipo de TIFR-IIST aplicó técnicas de aprendizaje automático a cientos de miles de objetos cósmicos observados en rayos X con el observatorio espacial Chandra de EE. UU. Esto demostró cómo un nuevo y actual progreso tecnológico podría ayudar y revolucionar la investigación científica básica y fundamental.
El equipo aplicó estas técnicas a unos 277 000 objetos de rayos X, cuya naturaleza se desconocía en su mayoría. Una clasificación de la naturaleza de objetos desconocidos equivale al descubrimiento de objetos de clases específicas. Por lo tanto, esta investigación condujo a un descubrimiento confiable de muchos miles de objetos cósmicos de clases, como agujeros negros, estrellas de neutrones, enanas blancas, estrellas, etc., lo que abrió una enorme oportunidad para la comunidad astronómica para estudios más detallados de muchos nuevos objetos interesantes.
Esta investigación colaborativa también ha sido importante para establecer una capacidad de vanguardia para aplicar nuevas técnicas de aprendizaje automático a la investigación fundamental en astronomía, que será crucial para utilizar científicamente los datos de los observatorios actuales y futuros.
Informe de investigación:Clasificación automatizada de fuentes puntuales de rayos X de Chandra utilizando métodos de aprendizaje automático
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