Самые большие данные Цифровая астрономия

Экзопланеты

Экзопланеты практически невозможно увидеть невооруженным глазом, поэтому их изучают косвенно. Например, транзитным методом: если звезда становится более тусклой, это означает, что перед ней проходит планета. И наоборот, резкий всплеск яркости звезды может означать, что гравитация экзопланеты действует как линза и увеличивает звезду на луче зрения — ​это явление называют гравитационным микролинзированием. Сегодня известно более 5000 планет за пределами Солнечной системы.

Машинное обучение позволяет обрабатывать большие объемы данных, полученных, например, с телескопа Kepler/K2, и эффективно выявлять такие провалы и всплески в яркости звезд. Искуственный интеллект поможет в поиске обитаемых планет — ​для этого потребуются данные обсерваторий нового поколения, таких как телескоп «Нэнси Грейс Роман» и космический телескоп «Джеймс Уэбб». С помощью ИИ ученые будут искать воду и лед на каменистых экзопланетах. Наконец, искуственный интеллект может находить планеты, которые только формируются вокруг молодых звезд.

Темная материя и темная энергия

Вселенная более чем на 95 % состоит из темной материи и темной энергии. Первая не дает развалиться галактикам и скоплениям галактик, а вторая, наоборот, отвечает за расширение Вселенной. Но их пока никто не смог пронаблюдать — ​ведь темная материя не участвует в электромагнитном взаимодействии, а природа темной энергии и вовсе не ясна ученым.

Эти загадочные явления планируют изучать с помощью телескопа «Евклид», запущенного летом 2023 года. За шесть лет он передаст ученым 30 петабайт данных — ​это как семь миллионов фильмов в хорошем качестве. Его основной инструмент — ​гигантская цифровая камера для широкоугольных снимков неба, собранная из 36 CCD-чипов*, которые образуют матрицу размером 610 мегапикселей.

* CCD-чип (charge-coupled device, или прибор с зарядовой связью, ПЗС) — ​сенсор цифровой камеры, позволяющий получить максимальное качество съемки.

«Евклид» будет фотографировать далекие галактики. Если между ними и Землей есть сгустки темной материи, то форма галактик на снимках будет искажена, как будто бы свет прошел через несколько гравитационных линз. Ученые будут сравнивать эти снимки с истинной формой галактик и строить карты расположения сгустков темной материи. А действие темной энергии на объекты предстоит изучать так: ученые будут наносить на карту галактики и их скопления, определять расстояние между ними и сравнивать с расчетным.

Солнечная погода

Космическая обсерватория солнечной динамики SDO, запущенная в 2010 году, ежедневно собирает 1,5 терабайта данных о солнечной погоде. Каждые 12 секунд она делает снимки Солнца в семи различных диапазонах электромагнитных волн, чтобы отследить изменения в его атмосфере. Компьютерные алгоритмы помогают сортировать эти данные и определять солнечные вспышки.

Эти данные пригодятся не только астрономам в их теоретических изысканиях. Заряженные частицы, выпущенные в космос во время мощной вспышки, могут вывести из строя спутники связи или линии электропередач, поэтому прогнозы погоды в космосе не менее важны, чем на Земле.

Гравитационные волны

Искусственный интеллект упрощает анализ данных, собранных детекторами гравитационных волн, такими как LIGO и VIRGO. Он может выявить рябь в пространстве-времени, создаваемую столкновениями между массивными объектами — ​черными дырами или нейтронными звездами, а также помочь астрономам выяснить характеристики этих объектов.

Ученые из института Макса Планка создали алгоритм Dingo, который помогает определять свойства черной дыры — ​массу, вращение, ориентацию, положение в небе и расстояние от Земли — ​по параметрам гравитационных волн. Dingo успешно проанализировал 42 гравитационные волны от сливающихся черных дыр. Перекрестная проверка показала, что Dingo получил такие же результаты, что и стандартные алгоритмы, требующие значительных вычислительных ресурсов. Кроме того, исследователи добавили в алгоритм функцию контроля: Dingo перепроверяет и исправляет собственные результаты.

Звезды ­Млечного Пути

Вот уже десять лет космический телескоп Gaia собирает данные о звездах нашей галактики, чтобы астрономы могли составить подробную карту их распределения и больше узнать об их рождении и смерти. Его астрометрический инструмент сканирует ночное небо и точно определяет положение всех звезд — ​по данным за разные годы можно вычислить их скорость и расстояние до Земли от каждой из них.

С 2014 по 2017 год телескоп собирал информацию о точном положении и движении 1,5 млрд звезд на небе — ​и на ее обработку потребовалось пять лет и шесть суперкомпьютерных центров.

Следы внеземной жизни

Уже полвека человечество пытается выловить в космосе сигналы искусственного происхождения с помощью радиотелескопов. Первые попытки напоминали поиск иголки в стоге сена: астрономы могли нацелиться лишь на конкретные звезды и анализировать радиосигналы в надежде обнаружить что-то неординарное.

Но к 2023 году поиск внеземных цивилизаций вышел на новый уровень: к проекту SETI подключились 27 высокочувствительных телескопов Very Large Array в Нью-Мехико. Они круглосуточно ведут наблюдения, покрывая более 80 % звездного неба, а копию данных передают на оборудование SETI для дальнейшего анализа. За два года инструмент этого консорциума, названного COSMIC, исследует около 40 млн звезд Млечного Пути на предмет возможных признаков разумной жизни.

Ежедневно с телескопов поступает колоссальный объем данных, в котором алгоритмы искусственного интеллекта ищут нетипичные сигналы. Правда, пока удалось обнаружить только редкие виды помех — ​ни один из выявленных ИИ сигналов, по-видимому, не принадлежит инопланетянам. Тем не менее ученые считают такой метод потенциально эффективным — ​и возможно, если у человечества появятся еще более чувствительные телескопы, искусственный интеллект покажет нам послание из космоса.

Астероиды и кометы

Строящаяся обсерватория имени Веры Рубин в Чили оснащена большой и мощной камерой. Как и «Евклид», она будет искать признаки темной энергии и темной материи. А еще — ​картографировать Млечный Путь, открывать новые и сверхновые звезды и наблюдать околоземные астероиды и объекты пояса Койпера.

Каждую ночь обсерватория будет собирать по 20 терабайт данных. Примерно столько же в Слоановском цифровом обзоре неба, в котором содержатся данные за десять лет наблюдений. Ученые из Университета Вашингтона создают программное обеспечение, которое будет обрабатывать всю эту информацию.

За астероидами и кометами наблюдает и космический телескоп Gaia. Центр обработки данных космического агентства CNES в Тулузе сканирует полученную Gaia информацию на наличие астероидов, которые могут столкнуться с Землей.

Черные дыры

Знаменитое изображение сверхмассивной черной дыры в галактике M87 в 2017 году стало ошеломляющим свидетельством возможностей Event Horizon Telescope. Огромная сеть радиотелескопов, разбросанных по всей планете, получает изображения с высоким угловым разрешением, сравнимым с горизонтом событий черной дыры.

Но даже этого ученым мало: «размытый оранжевый пончик» не позволяет точно определить массу черной дыры. На помощь пришли нейросети: в апреле 2022 года ученые показали более четкую версию картинки, которая была повторно обработана с помощью алгоритма машинного обучения PRIMO. Удалось получить и более точную массу M87* — ​5,4 млрд масс Солнца. Алгоритм полезен и для изучения черной дыры Стрелец A* в центре Млечного Пути, нашей родной галактики: с его помощью астрономы планируют улучшить снимок, полученный в 2022 году.

Читайте также историю компании Virgin Galactic, владелец которой Ричард Брэнсон в июле 2021 года совершил первый суборбитальный полет: