Учёные из Университета Торонто разработали модель искусственного интеллекта под названием ChronoFlow, которая способна с высокой точностью оценивать возраст звёзд. Исследование опубликовано в The Astrophysical Journal, передает Astana TV со ссылкой на El.kz.
Для обучения нейросети астрономы использовали данные о более восьми тысячах звёзд, входящих в состав 30 звёздных скоплений. Возраст этих объектов варьировался от нескольких миллионов до миллиардов лет. Результаты работы ChronoFlow оказались значительно точнее традиционных методов, применяемых в астрофизике.
Поскольку напрямую измерить возраст звезды невозможно, разработка основана на принципе гирохронологии - методе, при котором возраст оценивается по скорости вращения звезды. Чем звезда моложе, тем быстрее она вращается. С возрастом это вращение замедляется под воздействием магнитного поля и звёздного ветра.
Для построения модели учёные собрали крупнейший каталог звёзд из открытых скоплений, используя данные космических телескопов Kepler, K2, TESS и GAIA. Важно, что звёзды в одном скоплении рождаются почти одновременно, что позволяет использовать их как эталонную выборку для обучения нейросети.
Авторы приводят аналогию: это как если бы у нас были фотографии людей разных возрастов – от 5 до 50 лет - а затем появилось бы новое фото, по которому нужно угадать возраст человека. В случае ChronoFlow модель анализирует такие параметры, как цвет и период вращения звезды, чтобы вычислить её возраст.
ChronoFlow протестировали на ряде известных скоплений, включая M34, NGC 2516, NGC 6709 и Theia 456. Модель показала не только высокую точность, но и меньшую погрешность при анализе индивидуальных звёзд.
По словам исследователей, подобные инструменты открывают новые горизонты в изучении эволюции галактик и планетных систем. Чем точнее мы можем определять возраст звёзд, тем глубже наше понимание истории Млечного Пути и развития Вселенной.