لقد رصدت منظمة العفو الدولية للتو المستعر الأعظم الأول. هل يمكن أن تحل محل صائدي الانفجارات البشرية؟

تحركوا يا علماء الفلك البشر! من الممكن أن يقوم الذكاء الاصطناعي (AI) قريبًا بصيد المستعرات الأعظم نيابةً عنك.

نجحت خوارزمية جديدة مؤتمتة بالكامل للتعلم الآلي في اكتشاف وتحديد وتصنيف أول خوارزمية لها سوبر نوفا – المرة الأولى التي يتم فيها تحقيق ذلك باستخدام الذكاء الاصطناعي. يقول مطوروه إن البرنامج، الذي يُطلق عليه اسم Bright Transient Survey Bot (BTSbot)، يمكنه تسريع عملية تحليل وتصنيف المستعرات الأعظم إلى حد كبير.

يعتمد اكتشاف المستعرات الأعظم حاليًا على عمل البشر وأجهزة الكمبيوتر معًا، لكن BTSbot يمكن أن يخرجنا من هذه المعادلة. وفقًا لفريق BTSbot، على مدى السنوات الست الماضية وحدها، قضى علماء الفلك البشريون ما يقدر بنحو 2200 ساعة في فحص وتصنيف المستعرات الأعظم بصريًا. يمكن أن يسمح BTSbot لعلماء الفلك بإعادة توجيه هذا الجهد وقضاء المزيد من الوقت في التحقيق في أصول هذه الانفجارات النجمية ووضع نماذج لكيفية حدوثها.

“لأول مرة على الإطلاق، قامت سلسلة من الروبوتات وخوارزميات الذكاء الاصطناعي بالرصد، ثم التعرف، ثم التواصل مع تلسكوب آخر لتأكيد اكتشاف المستعر الأعظم في النهاية”، قال قائد الفريق آدم ميلر، أستاذ الفيزياء في جامعة نورث وسترن في إلينوي. قال في بيان. “يمثل هذا خطوة مهمة إلى الأمام حيث أن المزيد من التحسين للنماذج سيسمح للروبوتات بعزل أنواع فرعية محددة من الانفجارات النجمية.

وأضاف ميلر: “في نهاية المطاف، فإن إزالة البشر من الحلقة يوفر المزيد من الوقت لفريق البحث لتحليل ملاحظاتهم وتطوير فرضيات جديدة لشرح أصل الانفجارات الكونية التي نلاحظها”.

متعلق ب: مباشرة قبل الانفجار، نفث هذا النجم كتلة تعادل كتلة الشمس

المستعرات الأعظم: إبرة في كومة قش كونية

تحدث العديد من المستعرات الأعظم عند الموت النجوم تستنفد وقودها من أجل الاندماج النووي. غير قادرين على دعم أنفسهم ضد الدفع الداخلي جاذبيةتنهار نوى هذه النجوم بينما تنفجر طبقاتها الخارجية على شكل مستعرات أعظم.

في حالة المستعرات الأعظم من النوع Ia، تحدث الانفجارات عندما يتم استدعاء بقايا نجمية قزم ابيض يوجد في نظام ثنائي ويقوم بتجريد المادة من النجم المرافق لها. يؤدي تدفق المواد هذا إلى إعادة اشتعال الأقزام البيضاء وانفجارها، مما يؤدي إلى تدميرها بالكامل.

يمكن أن تكون انفجارات المستعر الأعظم هذه ساطعة جدًا لدرجة أنها تتفوق على الضوء المشترك لكل نجم في الكون galaxy حولهم. ومع ذلك، وبفضل اتساع الفضاء، فإن حتى هذا الانفجار المذهل من الضوء لا يعني أنه من السهل اكتشاف المستعرات الأعظم. في الوقت الحالي، تقوم التلسكوبات الآلية بمسح السماء ليلاً، والتقاط صور متكررة لنفس البقعة من الفضاء، على أمل العثور على جسم متغير – أو عابر – لم يكن موجودًا في الصور السابقة.

وقال ميلر: “تقدم البرمجيات الآلية قائمة بالانفجارات المرشحة للبشر، الذين يقضون وقتًا في التحقق من المرشحين وتنفيذ الملاحظات الطيفية”. “لا يمكننا أن نعرف بشكل قاطع أن المرشح هو مستعر أعظم حقًا إلا من خلال جمع طيفه – الضوء المشتت من المصدر، والذي يكشف عن العناصر الموجودة في الانفجار. هناك تلسكوبات آلية يمكنها جمع الأطياف، ولكن هذا غالبًا ما يتم بواسطة البشر الذين يعملون التلسكوبات مع أجهزة قياس الطيف.”

ولإزالة دور الإنسانية في هذه الإجراءات، قام ميلر وفريقه بتطوير BTSbot ودرب الذكاء الاصطناعي بأكثر من 1.4 مليون صورة تاريخية من ما يقرب من 16000 مصدر. وشملت هذه المستعرات الأعظم المؤكدة وغيرها من الظواهر الفلكية المتفجرة مثل التوهج المؤقت للنجوم، والنجوم التي هي نجوم متغيرة بشكل دوري، وتوهج المجرات.

قصص ذات الصلة:

– لا تزال المئات من بقايا المستعر الأعظم مخفية في مجرتنا. يريد هؤلاء الفلكيون العثور عليهم

– صور المستعر الأعظم: صور رائعة لانفجارات النجوم

– كيف يساعدنا الذكاء الاصطناعي في استكشاف النظام الشمسي

وضع BTSbot على المحك

من أجل اختبار أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة، بدأ الباحثون في البحث عن مرشح مستعر أعظم تم رصده حديثًا SN2023tykوالذي يُعتقد أنه مستعر أعظم من النوع Ia يقع على بعد حوالي 760 مليون سنة ضوئية أرض.

تم العثور على المستعر الأعظم بواسطة التلسكوب الآلي Zwicky Transient Facility (ZTF) في 3 أكتوبر. وأثناء بحثه في بيانات ZTF، تمكن BTSbot من التعرف على SN2023tyk في 5 أكتوبر، وبعد ذلك قام بجمع طيف المستعر الأعظم المحتمل من التلسكوب الآلي في بالومار. المرصد المعروف باسم آلة SED (SEDM). وهكذا، من خلال هذا التعاون التلقائي، تم تصنيف SN2023tyk على أنه مستعر أعظم من النوع Ia. لم يكن BSTbot بحاجة حتى إلى مشغليه البشريين لنشر الخبر، حيث تمت مشاركة هذه المعلومات تلقائيًا مع علماء الفلك بواسطة الذكاء الاصطناعي في 7 أكتوبر.

وقال نبيل رحيمتولا، طالب الدراسات العليا في جامعة نورث وسترن، الذي شارك في قيادة تطوير تكنولوجيا BTSbot مع ميلر، في نفس البيان: “كان الأداء المحاكى ممتازًا، لكنك لا تعرف أبدًا كيف يترجم ذلك إلى العالم الحقيقي حتى تجربه فعليًا”.

وأضاف رحيم الله: “بمجرد وصول الملاحظات من SEDM والتصنيف الآلي، شعرنا بموجة كبيرة من الارتياح. والجميل في الأمر هو أنه بمجرد تشغيل كل شيء وتشغيله بشكل صحيح، فإننا لا نفعل أي شيء في الواقع. نحن اذهب للنوم ليلاً، وفي الصباح، نرى أن BTSbot وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى تؤدي وظائفها بثبات.”

Exit mobile version