Квазары, выступающие в роли мощных гравитационных линз, — одна из самых редких находок в астрономии. Из почти 300 000 квазаров, занесенных в каталог Слоановского цифрового небесного обзора, было выявлено только 12 кандидатов, и только три из них были подтверждены. Эти системы чрезвычайно ценны, поскольку позволяют астрономам точно измерить массу родительской галактики квазара, что обычно невозможно, поскольку беспрецедентная яркость самого квазара затмевает все вокруг.
Исследователи под руководством Эверетта Макартура значительно расширили эту крошечную выборку, используя инновационный подход к машинному обучению и данные Спектроскопического инструмента для изучения темной энергии. В их исследовании, опубликованном на портале препринтов arXiv, было изучено более 812 000 квазаров и выявлено семь новых потенциальных кандидатов, что более чем в два раза увеличило существующую выборку всего за один поиск.
Задача состоит в том, чтобы обнаружить едва заметные признаки фоновой галактики, свет которой был гравитационно искривлен родительской галактикой квазара, находящейся на переднем плане.
Когда более удаленная галактика располагается на луче нашего зрения почти идеально по отношению к квазару, огромная гравитация родительской галактики квазара действует как линза, преломляя свет фоновой галактики. В результате возникает множество искаженных изображений фонового источника, хотя они, как правило, слишком тусклые и мелкие, чтобы их можно было различить с Земли, учитывая яркое свечение квазара.
Спектроскопия предлагает другой метод обнаружения. Если свет фоновой галактики проходит через то же волокно спектрографа, что и свет квазара на переднем плане, то из-за более высокого красного смещения линии излучения квазара проявляются на другой длине волны. Исследователи обучили нейросеть распознавать эти характерные особенности, скрытые в спектрах квазаров.
Поскольку настоящие «квазарные» линзы встречаются крайне редко, команда не могла обучить свою нейронную сеть на тысячах реальных примеров. Вместо этого они создали реалистичные имитации линз, объединив спектры квазаров DESI со спектрами галактик с наиболее высоким красным смещением.
Они загрузили в нейросеть около 3000 синтетических линз и 30 000 реальных спектров квазаров, научив ИИ отличать едва заметные эмиссионные линии фоновых галактик от сложных спектральных характеристик самих квазаров. Нейросеть достигла показателя классификации с достоверностью 99%, что является исключительно высокой точностью.
Применив этот подход к первому выпуску данных DESI, который охватывает квазары с красным смещением от 0,03 до 1,8, они выявили семь линзированных кандидатов класса А. У каждого из них наблюдается сильная эмиссионная линия иона O2+ с более высоким красным смещением, чем у квазара на переднем плане, а в четырех случаях дополнительно наблюдается эмиссия бета-водорода и O2+ из фоновой галактики.
Этот метод позволил успешно подтвердить единственную из ранее известных систем квазарного линзирования, которая попала в поле зрения DESI ранее.
Почему это важно? Квазары-линзы позволяют детально изучить, как сверхмассивные черные дыры и галактики, в которых они находятся, эволюционировали на протяжении всей истории Вселенной. Радиус Эйнштейна (характерный угловой размер линзированных изображений) напрямую указывает на массу родительской галактики. С помощью традиционных методов практически невозможно отделить свет квазара от света его родительской галактики, но гравитационное линзирование упрощает эту задачу и приближает нас к разгадкам тайн Вселенной.
Недавно мы показали снимки лучших гравитационных линз «Джеймса Уэбба».
- космос
- Нейросети
- Искусственный интеллект
Источник: hi-tech.mail.ru
