SİBEL BAY
Uluslararası bir bilim insanı ekibi, makine öğrenimi algoritmasını eğitmek amacıyla yaklaşık 16 bin kaynaktan 1,4 milyondan fazla görüntüyü kullanan Bright Transient Survey Bot (BTSbot) adlı yeni bir yapay zekâ aracı geliştirdi.
Northwestern Üniversitesi, yeni sistemin tüm yıldız patlaması keşif sürecinin otomasyonuna izin verdiğini, bunun yalnızca insan hatasını ortadan kaldırmakla kalmayıp aynı zamanda hızı da önemli ölçüde artırdığını bildirdi.
Geliştirme ekibinin önde gelen araştırmacılarından Northwestern gökbilimcisi Adam Miller BTSbot'tan, insanları döngüden çıkarma, araştırma ekibine gözlemlerini analiz etmeleri ve gözlemlediğimiz kozmik patlamaların kökenini açıklamak için hipotezler geliştirmeleri için daha fazla zaman sağladığını ifade etti.
Miller ile birlikte geliştirmeyi yöneten gökbilimci Northwestern'den Nabeel Rehemtulla ise şöyle ekliyor: "Bu, süpernovalarla ilgili geniş çaplı çalışmaları önemli ölçüde kolaylaştırıyor, yıldızların yaşam döngülerini ve süpernovaların yarattığı karbon, demir ve altın gibi elementlerin kökenini daha iyi anlamamıza yardımcı oluyor."
BTSbot, 5 Ekim'de Süpernovayı Buldu
BTSbot, Kaliforniya'da bulunan ve her iki günde bir kuzey gökyüzünü tarayan robotik bir kamera olan Zwicky Transient Facility'den ( ZTF ) alınan verilerde "SN2023tyk" adlı yeni keşfedilen süpernovayı tespit etti. Hızı perspektife oturtmak için ZTF, 3 Ekim'de gece gökyüzündeki kozmik patlamayı görüntüledi ve BTSbot, 5 Ekim'de ZTF'nin verilerindeki süpernovayı buldu.
Diğer robotik cihazlarla iletişim kurduktan sonra BTSbot, bu keşfi doğrulayabildi. Olayı süpernova olarak değerlendiren rapor ise 7 Ekim'de kamuoyuyla paylaşıldı.
Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü'nden gökbilimci Christoffer Fremling ise, "ZTF son 6 yıldır faaliyet gösteriyor ve bu süre zarfında ben ve diğerleri adayları görsel olarak incelemek ve spektroskopiyle hangisinin gözlemleneceğini belirlemek için 2 bin saatten fazla zaman harcadık" şeklinde konuştu.
Süpernovalar parlak ve enerjik olaylar olmasına rağmen, o kadar yaygın ya da fark edilmesi kolay değillerdir. Geleneksel tespit yöntemleri, yeni ışık kaynakları bulmak için gece gökyüzünü sürekli tarayan robotik teleskoplardan gelen büyük hacimli verileri görsel olarak incelemek için gökbilimcilere dayanır.
Miller şöyle açıklıyor: "Otomatik yazılım, aday patlamaların bir listesini, adayları doğrulamak ve spektroskopik gözlemler yapmak için zaman harcayan insanlara sunuyor. Bir adayın gerçekten bir süpernova olduğunu ancak onun spektrumunu (patlamada mevcut olan unsurları ortaya çıkaran kaynağın dağılmış ışığını) toplayarak kesin olarak bilebiliriz." Bu zaman alıcı bir süreçtir ve gökbilimcilerin Evrende meydana gelen tüm süpernovaların yalnızca küçük bir kısmını keşfettikleri tahmin edilmektedir.
SEDM ile Spektrumun Toplanması Sağlandı
BTSbot otomatik olarak Spektral Enerji Dağıtım Makinesi ( SEDM ) adı verilen başka bir robotik cihazdan, spektrumunu toplamak amacıyla potansiyel süpernovanın kapsamlı gözlemlerini yapmasını istedi. Bu spektrumu elde ettikten sonra SEDM, süpernovayı sınıflandırmak için onu SNIascore'a gönderdi. SEDM'den gelen gözlemler ve SNIascore'dan otomatik sınıflandırma geldi.
Yapay Zeka Teknolojileri Araştırmaları Hızlandırıyor
Gece gökyüzünü yeni nesneler için çok daha verimli ve etkili bir şekilde tarama yeteneği, birçok yeni süpernovanın keşfedilmesine olanak sağlayabilir. BTSbot, gökbilimcilere verileri yorumlamaya ve yıldızların ve galaksilerin evrimine ilişkin değerli bilgiler sağlamaya odaklanma konusunda zaman kazandırabilir.
