수십억 개의 천문 관측에서 이상 현상을 검색하는 시스템이 만들어졌습니다.

천문학적 데이터 세트의 규모가 계속해서 증가하고 있다는 점을 고려하면, 비록 우리의 망원경이

예상치 못한 흥미로운 발견천문학적 현상이 있기 때문에 과학자들이 수백만, 심지어 수십억 건의 관측 중에서 이를 인식할 수 있을 가능성은 거의 없습니다. 천문학자들은 수십억 차원에 숨겨진 비정상적인 행동을 인식하도록 특별히 설계된 자동화된 도구를 만들어 문제를 해결했습니다. 이러한 도구 중 일부는 이미 존재하며 매일 수백만 건의 거래에서 신용 카드 사기를 탐지하는 데 사용됩니다. 그러나 천문학 관측의 성격과 관련된 복잡성으로 인해 이를 과학적 데이터에 적용하는 것은 쉽지 않습니다. SNAD 팀은 천문학의 맥락에서 그러한 솔루션을 개발하고 적용하기 위해 3년 동안 노력해 왔습니다.

지난 연례회의에서,팀은 시간이 지남에 따라 밝기가 변하는 물체에 집중했습니다. 이 시스템은 기계 학습 알고리즘의 강점과 인간 전문가의 필수적인 지식을 결합하여 수십억 건의 천문 관측에 대한 강력한 이상 탐지 도구를 만듭니다. 

그룹은 또한 특별히 설계된각 후보를 기존 천문 목록과 즉시 시각화하고 비교할 수 있는 웹 인터페이스. 이는 연구된 하늘 좌표에 대해 공개적으로 사용 가능한 다른 정보와 변칙 후보를 비교해야 하는 전문가의 작업을 용이하게 하기 위해 수행되었습니다.

흥미로운 변칙 후보로부터 아티팩트를 빠르고 쉽게 분리하는 것은 현재 및 향후 차세대 관측소에서 매우 중요합니다.

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