Alat ML astronom IIA membantu memilih bintang di kerumunan |  India News

Alat ML astronom IIA membantu memilih bintang di kerumunan | India News


Contoh gugus bintang Hyades (dalam Rohini nakshatra). Panah menunjukkan pergerakan bintang-bintang. Anggota cluster yang paling mungkin ditunjukkan dengan warna kuning, semua bergerak ke kanan dengan kecepatan sekitar 25 km / s. Semua bintang di depan atau di belakang grup ini dan memiliki kecepatan berbeda tidak termasuk dalam cluster. (Kredit gambar: IIA / DST)

BENGALURU: Para astronom dari Institut Astrofisika India (IIA) telah mengembangkan metode berdasarkan Pembelajaran mesin (ML) yang dapat mengidentifikasi bintang gugus – kumpulan bintang yang secara fisik terkait melalui asal yang sama – dengan kepastian yang jauh lebih besar.
Metode yang dapat digunakan pada cluster dari segala usia, jarak, dan kepadatan, telah digunakan untuk mengidentifikasi ratusan bintang tambahan untuk enam gugus berbeda hingga 18.000 tahun cahaya dan mengungkap bintang-bintang aneh. Pekerjaan mereka telah menghasilkan penemuan bintang tipe subdwarf-B panas – bintang kompak yang sangat langka – di gugus terbuka King 2.
Sebuah tim astronom dari IIA, sebuah lembaga otonom dari departemen sains dan teknologi (DST) di Bengaluru, bekas Badan Antariksa EropaGaia Early Data Release-3 yang memberikan informasi akurat tentang kecerahan, paralaks (efek di mana posisi atau arah suatu objek tampak berbeda bila dilihat dari posisi yang berbeda), dan gerak diri lebih dari satu miliar bintang untuk memilih bintang yang adalah anggota cluster.
Tim IIA mengidentifikasi pengukuran penting untuk tugas ini dan memahami hubungan kompleks antara parameter ini, menggunakan teknik ML yang disebut Probabilistic Random Forest.
Metode tersebut menggunakan kombinasi paralaks, gerak diri, suhu, kecerahan dan parameter lain untuk mengklasifikasikan setiap bintang sebagai anggota cluster atau bukan. Algoritme ini dilatih menggunakan anggota yang paling mungkin dari model yang disebut Model Campuran Gaussian, yang dapat mengidentifikasi gumpalan bintang yang bergerak bersama.
“Algoritme Probabilistic Random Forest kemudian belajar untuk mengidentifikasi bintang anggota cluster yang khas dan secara efisien mengeluarkan bintang yang hanya memiliki gerakan yang sama atau kecepatan yang sama dengan cluster itu sendiri. Para astronom menggunakan 10 parameter untuk mengidentifikasi anggota, setelah melakukan studi perdagangan dari semua parameter yang tersedia di katalog, ”kata DST.
Tim IIA menggunakan katalog anggota untuk mengidentifikasi bintang terpanas di enam cluster menggunakan gambar ultraviolet AstroSat, Observatorium luar angkasa India. Karya ini telah diterbitkan dalam jurnal ilmiah ‘Monthly Notices of the Royal Astronomical Society’.
Sebuah makalah penelitian tentang penemuan Raja 2 telah diterima untuk publikasi di ‘Journal of Astrophysics and Astronomy’. Alat membantu mengonfirmasi bahwa bintang-bintang ini adalah bagian dari cluster, meskipun menunjukkan properti yang tidak terduga.
“Identifikasi manual dari bintang-bintang yang termasuk dalam sebuah cluster adalah tugas yang menakutkan karena banyaknya data yang harus dianalisis. Yang baru Kecerdasan buatan Algoritma berbasis sangat menjanjikan dalam mengotomatisasi dan sangat mempercepat proses ini dan mungkin juga menemukan kegunaan di area lain dari analisis pola dalam biologi dan ilmu material, ”kata sekretaris DST Prof Ashutosh Sharma.

FacebookIndonesiaLinkedinSurel

Keluaran HK