11
Календарь конференций
  • 26 октября

    Пятая ежегодная научная конференция консорциума журналов экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова

  • 26 – 27 октября

    VI Международная научно-практическая конференция «Инновационная экономика и менеджмент: методы и технологии»

  • 9 – 12 ноября

    4-я международная школа по квантовым технологиям

  • 16 ноября

    IV Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Социальная динамика населения и устойчивое развитие»

  • 17 – 18 ноября

    Всероссийская научная конференция с международным участием «Природная и антропогенная неоднородность почв и статистические методы ее изучения»

  • 24 – 27 ноября

    VI Международная научная конференция «Конвергентные когнитивно-информационные технологии»

  • 25 – 26 ноября

    VII Юбилейные Соколовские научные чтения «Жанр романа: его прошлое, настоящее и будущее в русской литературе»

  • 1 – 4 декабря

    XLVII Международная конференция Общества по изучению культуры США «Преодоление: выработка идеалов и их отображение в культуре США \ Overcoming: Cultivating Ideals through Overcoming Barriers in American culture»

  • 8 декабря

    XI международная научно-практическая конференция НАММИ. Актуальные проблемы медиаисследований – 2021

Все конференции

Астрофизики придумали способ обнаружения аномалий в астрономических данных

На рисунке отмечены три поля обзора Zwicky Transient Facility, в которых команда исследователей SNAD искала аномальные объекты
На рисунке отмечены три поля обзора Zwicky Transient Facility, в которых команда исследователей SNAD искала аномальные объекты

Астрофизики МГУ в составе Международной команды исследователей проекта SNAD разработали программу для поиска редких и уникальных объектов – аномалий – в больших объёмах астрономических данных. Во время своего последнего ежегодного семинара учёные занялись поиском переменных звёзд с уникальными свойствами в каталоге данных Zwicky Transient Facility. Результаты работы опубликованы в рецензируемом научном издании Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Объёмы астрономических данных постоянно растут, поэтому всё сложнее становится искать среди миллионов и даже миллиардов наблюдений необычные объекты, чьи свойства отличны от свойств большинства. Решение состоит в разработке автоматических инструментов, специально предназначенных для их распознавания. Некоторые из них уже успешно применяются в различных сферах жизни, например, для выявления случаев мошенничества с кредитными картами среди миллионов ежедневных транзакций. Однако адаптация подобных инструментов для работы с астрономическими данными требует усилий из-за особенностей, связанных с нерегулярностью астрономических наблюдений. В течение последних трёх лет команда SNAD работает над решением этой задачи в астрономии.

Чтобы создать надежный инструмент для поиска аномалий, авторы статьи объединили эффективные алгоритмы машинного обучения и знания экспертов-астрофизиков. Разработанный подход включал следующие этапы: выделение признаков, характеризующих изменение блеска объекта с течением времени, поиск кандидатов в аномалии с использованием нескольких алгоритмов машинного обучения и ручную фильтрацию кандидатов специалистом-человеком. На этом последнем этапе также проводились дополнительные наблюдения с помощью телескопов Кавказской горной обсерватории ГАИШ МГУ.

Всего машиной было проанализировано 2,25 миллиона переменных объектов и было выделено 277 кандидатов в аномалии. Из них 23 объекта были обнаружены впервые, 66 оказались известными каталогизированными источниками, а большая часть – 188 объектов – артефактами первичной обработки изображений. Две первых категории представляют потенциальный интерес для дальнейших исследований. Артефакты, в свою очередь, мешают анализу кривых блеска источников, заставляя машинные алгоритмы ошибочно думать, что перед ними реальный объект. Однако среди обнаруженных объектов не астрофизической природы переменности встретились и довольно курьезные случаи, например, резко возросший блеск одного из объектов оказался всего лишь случайным наложением известного астероида Барселона на звезду фона.

В каталоге переменных источников Zwicky Transient Facility авторы также обнаружили четыре кандидата в сверхновые, шесть ранее не классифицированных затменных двойных звёзд, четыре кандидата в молодые звёзды до стадии главной последовательности. Изучение последних является ключевым для понимания формирования звёзд. Также учёные выявили возможную вспышку красного карлика (такие события могут быть губительны для вероятной жизни на планетах вокруг) и яркие голубые переменные, которые в скором времени могут взорваться как сверхновые или гиперновые.

Группа разработала и специальный веб-интерфейс, позволяющий визуализировать и сопоставлять объекты Zwicky Transient Facility с существующими астрономическими каталогами. Это было сделано для того, чтобы облегчить работу экспертов, занятых анализом кандидатов в аномалии и поиском наиболее интригующих объектов для дальнейшего изучения.

Возможность быстро находить потенциально редкие и уникальные объекты на небе имеет решающее значение для текущих и грядущих в скором времени крупных обзоров, таких как Legacy Survey of Space and Time (LSST) обсерватории имени Веры Рубин. LSST будет выдавать около десяти миллионов сообщений о новых событиях в ночь, а для анализа всего потока информации потребуются надежные алгоритмы, которые не позволят упустить из виду интересные астрофизические объекты и явления.

«Разработка специальных инструментов поиска уникальных с астрофизической точки зрения объектов – это единственная возможность максимально эффективно использовать большие объёмы астрономических данных. А ведь их получение сопряжено с огромными умственными и финансовыми затратами. Наша команда прикладывает все усилия, чтобы эта возможность стала реальностью», – подчеркнул первый автор исследования Константин Маланчев, научный сотрудник отдела релятивисткой астрофизики ГАИШ МГУ.

Исходный код и результаты, включая полный список кандидатов в аномальные объекты, а также препринт статьи находятся в открытом доступе.