Исследователи из Манчестерского университета использовали результаты работы волонтеров проекта Galaxy Zoo для разработки автоматического помощника. Алгоритм «Зообот» определяет объекты на снимках и предсказывает возможные ошибки добровольцев.
Галактики живут хаотичной жизнью. Столкновения с другими галактиками и выбросы энергии сверхмассивных черных дыр меняют цвета и орбиты миллиардов звезд, оставляя контрольные маркеры, объясняют ученые. Волонтеры проекта Galaxy Zoo ищут такие следы, чтобы помочь ученым исследовать Вселенную. Сложность состоит в том, что нужно изучить миллионы изображений, чтобы понять каким событиям соответствует каждый маркер.
Чтобы повысить скорость работы, ученый из Манчестерского университета использовал данные, собранные за десять лет работы проекта Galaxy Zoo для обучения алгоритма-помощника. Всего в наборе было собрано более 96 млн записей. Система может отвечать на 50 различных вопросов пользователей, помогая корректно определять найденные события и выявляя ошибки волонтеров.
Объект Хога — кольцеобразная галактика в созвездии Змеи. Фото: NASA/ESA and The Hubble Heritage Team (STScI/AURA)
Исследователи отмечают, что благодаря совместной работе участников проекта и алгоритма удалось найти уже 40 тыс. редких кольцеобразных галактик. Это в шесть раз больше, чем было известно ранее.
Кольцеобразная галактика представляет собой плотное ядро, окруженное кольцом ярких молодых звезд, отделенным от ядра некоторым расстоянием. Формирование таких колец занимает миллиарды лет. При этом они легко разрушаются при столкновении с другими объектами. Огромный массив новых данных поможет изучить развитие и старение изолированных галактик.
Изображение на обложке: кольцеобразная галактика AM 0644-741. Источник: NASA, ESA, and The Hubble Heritage Team (AURA/STScI)
