ESA’dan David O’Ryan ve Pablo Gómez, Hubble Legacy Archive’ın yaklaşık 35 yıla yayılan verilerini yapay zeka aracı AnomalyMatch ile tarayarak daha önce literatürde yer almayan 800’den fazla kozmik anomaliyi gün yüzüne çıkardı. Toplamda neredeyse 1.400 sıra dışı nesne belirlendi ve tüm tarama yalnızca iki buçuk günde tamamlandı.
Bu çalışma, Hubble arşivinde “anomali avı” için yapılan ilk kapsamlı ve sistematik tarama olarak öne çıkıyor. AnomalyMatch, milyonlarca görüntüyü hızlıca elemek için sinir ağı tabanlı, örüntü tanıma odaklı bir yaklaşım kullanıyor; en olası adayları işaretledikten sonra araştırmacılar bunları tek tek gözden geçirip doğruluyor.
Bulunan nesnelerin çoğu, şekilleri bozulan ve yıldız-gaz kuyrukları oluşturan birleşen ya da etkileşen galaksiler. Bunun yanında yerçekimsel merceklenme sonucu yay ve halka biçimlerine bürünen arka plan galaksileri, “jellyfish” görünümünde gaz kolları taşıyan galaksiler, dev yıldız oluşum bölgeleri ve Samanyolu içinde kenardan görülen, “hamburger”e benzeyen gezegen oluşum diskleri de listede.
İlginç bir başka detay: Onlarca kaynak mevcut sınıflandırmalara sığmıyor; bu da arşiv verilerinde hâlâ keşfedilmeyi bekleyen şaşırtıcı yapılar olduğunu gösteriyor.
Teknik olarak, ekip Hubble Legacy Archive’dan 7–8 yay saniyelik yaklaşık 100 milyon küçük görüntü kırpıntısını işledi. Bu dev veri setinin iki buçuk günde elenebilmesi, benzer projelerde yapay zekanın neden kritik olacağını net biçimde ortaya koyuyor.
Neden önemli?
Önümüzdeki yıllarda Euclid, Nancy Grace Roman Teleskobu ve Vera C. Rubin Gözlemevi gibi tesisler benzeri görülmemiş miktarda veri üretecek. AnomalyMatch gibi araçlar, bu veri seli içinde nadir olayları yakalamayı kolaylaştırarak arşivlerin bilimsel verimini ciddi biçimde artıracak. Çalışmanın bulguları Astronomy & Astrophysics’te yayımlandı ve açık arşiv ile veri kümeleri de araştırmacılara sunuldu.
Kaynak: www.techspot.com