К ленте

Как растут сверхмассивные черные дыры? ИИ находит 7 квазаров, которые могут помочь разгадать эту загадку

Искусственный интеллект помогает астрономам найти семь квазаров, которые могут пролить свет на эволюцию сверхмассивных черных дыр и их влияние на галактики.

Как растут сверхмассивные черные дыры? ИИ находит 7 квазаров, которые могут помочь разгадать эту загадку

Некоторые из самых ярких объектов во Вселенной могут оказаться ключом к пониманию эволюции галактик, особенно когда гравитация превращает их в гигантские космические увеличительные стекла.

Астрономы, используя искусственный интеллект для анализа данных, собранных с помощью Инструмента спектроскопии темной энергии (DESI), выявили семь перспективных кандидатов на квазары, которые действуют как гравитационные линзы — естественные космические увеличительные стекла, возникающие, когда гравитация массивного объекта изгибает и увеличивает свет более удаленного объекта.

Эти необычные системы могут помочь исследователям лучше понять, как активно растущие сверхмассивные черные дыры развиваются, согласно заявлению Университета штата Огайо.

"Квазары — это как детские фотографии сверхмассивной черной дыры", — сказал Эверетт Макарат, ведущий автор исследования и аспирант астрономии в Университете штата Огайо. "Поэтому изучение того, как мы переходим от квазаров к этим черным дырам, действительно важно".

Квазары представляют собой интенсивно яркие центры галактик, питающиеся активно растущими сверхмассивными черными дырами. Исследование этих объектов помогает ученым понять, как черные дыры эволюционируют в гигантские образования, которые встречаются в современной Вселенной. Однако, поскольку эти черные дыры поглощают газ и пыль, они излучают столько энергии, что могут затмить свои целые галактики, что делает их трудными для изучения.

Редкие случаи, когда квазар действует как гравитационная линза, предоставляют возможность обойти эту проблему, позволяя астрономам наблюдать как за квазаром, так и за удаленной галактикой, свет которой увеличивается под воздействием его гравитации.

Тем не менее, нахождение этих редких выравниваний может быть чрезвычайно сложной задачей. Исследовательская группа начала с каталога примерно 800,000 квазаров, идентифицированных DESI, и использовала модель машинного обучения для поиска тонких признаков гравитационного линзирования.

Поскольку известно очень мало квазаров, действующих как гравитационные линзы, у исследователей было недостаточно реальных данных для обучения своей модели ИИ. Вместо этого они создали смоделированные примеры этих космических выравниваний, что позволило алгоритму научиться определять, что искать, прежде чем начать поиск в каталоге DESI. Алгоритм сузил поиск до примерно 200 кандидатов, которые затем были вручную проверены исследователями. Этот процесс привел к открытию семи новых кандидатов на квазарные линзы.

Эти открытия примерно удваивают количество известных систем, найденных в ходе аналогичных поисков, согласно заявлению.

Хотя искусственный интеллект сыграл ключевую роль в нахождении кандидатов, эти открытия подчеркивают научный потенциал, скрытый в огромных наборах данных, производимых современной астрономией. DESI картографирует миллионы галактик и квазаров, создавая огромный архив, который было бы практически невозможно исследовать вручную.

Для подтверждения недавно идентифицированных квазарных линз и более детального изучения их свойств потребуются дополнительные наблюдения. Если эти объекты будут подтверждены, они могут предложить астрономам мощный новый способ исследования того, как сверхмассивные черные дыры формируют окружающие их галактики, демонстрируя при этом, как ИИ может выявлять редкие космические явления, скрытые в огромных наборах данных, производимых современными небесными обзорами.

Их результаты были опубликованы 22 июля в журнале The Astrophysical Journal.