Sztuczna inteligencja i archiwum Hubble’a. W tle 1000 nieznanych obiektów!

Astronomowie z Europejskiej Agencji Kosmicznej (ESA) połączyli siły z naukowcami-amatorami i sztuczną inteligencją. Wspólnie dokonali wielkiego odkrycia - zidentyfikowano ponad 1000 nowych planetoid w naszym Układzie Słonecznym.

W trakcie prac zastosowano nowe podejście służące do dokumentowania obiektów znajdujących się w zbiorach danych sprzed dziesięcioleci. Badacze wskazują, że można tę metodę zastosować także do innych zestawów danych.

Zespołem badawczym kierował Pablo García-Martín z Wydziału Fizyki Teoretycznej Uniwersytetu Autonomicznego w Madrycie (UAM). Specjaliści wskazują, że obserwowanie planetoid, które przybierają najróżniejsze wielkości i formy, jest wyjątkowo trudne.

Badacze znają pozycję Hubble’a w trakcie wykonywania przez niego zdjęć kosmosu i dalej mierzą krzywiznę powstałych smug planetoid. Na ich podstawie można określić odległość danego obiektu, a także kształt orbity.

Jak mówi Martin: - Coraz głębiej obserwujemy mniejszą populację planetoid pasa głównego. Byliśmy zaskoczeni tak dużą liczbą potencjalnych obiektów. Istniały pewne wskazówki, że ta populacja istnieje, ale teraz potwierdzamy to losową próbką populacji planetoid uzyskaną przy użyciu całego archiwum Hubble'a. Jest to ważne dla zapewnienia wglądu w modele ewolucyjne naszego Układu Słonecznego.

Według przyjętej teorii mniejsze planetoidy powstały wskutek zderzeń większych planetoid - ma to trwać od miliardów lat, zaś wygląd obiektów wciąż się zmienia. Istnieje także konkurencyjna teoria głosząca, że tak małe ciała niebieskie obecnie wyglądają niemal identycznie jak w momencie swojego powstania.

W 2019 roku został uruchomiony projekt nauki obywatelskiej Hubble Asteroid Hunter (HAH), którego celem jest identyfikacja planetoid w archiwalnych danych z Hubble'a. W sumie cały zespół składał się z 11 482 ochotników, którzy przeanalizowali do tej pory 37 000 zdjęć z Hubble’a na przestrzeni 19 lat.

Dostarczono w sumie prawie dwóch milionów danych identyfikacyjnych. Kolejnym krokiem było wykorzystanie specjalnego zestawu szkoleniowego dla zautomatyzowanego algorytmu identyfikacji planetoid, które bazowało na uczeniu maszynowym. Skutkiem tego przedsięwzięcia było odkrycie 1031 nieznanych wcześniej planetoid, z których około 400 miało rozmiar poniżej 1000 m.

- Pozycje asteroid zmieniają się z czasem i dlatego nie można ich znaleźć, po prostu wprowadzając współrzędne, ponieważ w różnych momentach może ich nie być. Jako astronomowie nie mamy czasu na przeglądanie wszystkich zdjęć asteroid. Wpadliśmy więc na pomysł współpracy z ponad 10 000 wolontariuszy zajmujących się nauką obywatelską przy przeglądaniu ogromnych archiwów Hubble’a - powiedział Martin.