Kendi galaksimizin en derin yerleri ve yıldız oluşumunun gizemleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için Japon araştırmacılar derin bir öğrenme modeli yarattılar. Osaka Metropolitan Üniversitesi liderliğindeki ekip, uzay teleskoplarından elde edilen çok miktarda veriyi göze almak için yapay zeka kullandı ve mevcut astronomik veritabanlarına dahil edilmemiş kabarcık benzeri yapılar buldu.
Bulgular şurada yayınlandı Japonya Astronomi Derneği Yayınları.
İçinde yaşadığımız Samanyolu Galaksisi, evrendeki diğer galaksiler gibi, esas olarak yüksek kütleli yıldızların doğum ve aktivitesi sırasında oluşan kabarcık benzeri yapılara sahiptir. Bu sözde Spitzer baloncukları, yıldız oluşumu ve galaksi evrimi sürecini anlamak için önemli ipuçları tutar.
Lisansüstü Fen Firması Öğrenci Shimpei Nishimoto ve Profesör Toshikazu Onishi, derin öğrenme modelini geliştirmek için Japonya’nın dört bir yanından bilim adamları ile işbirliği yaptı. Spitzer uzay teleskopu ve James Webb uzay teleskopundan alınan veriler kullanan model, Spitzer kabarcıklarını verimli ve doğru bir şekilde tespit etmek için AI görüntü tanıma kullanır. Ayrıca süpernova patlamaları tarafından oluşturulduğu düşünülen kabuk benzeri yapıları tespit ettiler.
Lisansüstü öğrenci Nishimoto, “Sonuçlarımız, sadece yıldız oluşumunun değil, aynı zamanda galaksilerdeki patlayıcı olayların etkilerinin de ayrıntılı araştırmaları yapmanın mümkün olduğunu gösteriyor.” Dedi.
Profesör Onishi, “Gelecekte, AI teknolojisindeki gelişmelerin galaksi evrimi ve yıldız oluşumu mekanizmalarının açıklanmasını hızlandıracağını umuyoruz.”
