ИИ предсказывает столкновения нейтронных звезд

Гигантское столкновение двух нейтронных звезд, обнаруженное с помощью гравитационных волн в 2017 году, привело к одну из крупнейших коллективных исследований астронов: более 70 команд с трудом разобрали его последствия. Теперь исследователи разработали метод машинного обучения, который может запустить такую наблюдательную кампанию еще до того, как произойдет столкновение, и позволит телескопам наблюдать, как звезды сталкиваются в реальном времени.
Алгоритм был обучен на моделировании данных, которые обсерватория гравитационных волн собирает за несколько минут до слияния двух нейтронных звезд, что создает редко наблюдаемое событие, называемое килоновой. Считается, что эти события синтезируют самые тяжелые элементы Вселенной, включая золото, платину и уран. Такое моделирование позволит обсерваториям предупреждать других астрономов о том, когда столкновение должно произойти и в каком направлении необходимо смотреть. Новый метод на 30% точнее, существующее сегодня.
Спиральные звезды

Нейтронные звезды — это остатки массивных звезд, которые коллапсировали в конце своей жизни, сжимая массу, превышающую массу Солнца, в плотный шар нейтронов диаметром всего около 20 километров. Иногда нейтронные звезды образуют двойную систему и вращаются вокруг друг друга. Если их орбита достаточно мала, вступают в действие эффекты общей теории относительности Эйнштейна, и двойная звезда начинает производить гравитационные волны — рябь в форме пространства-времени. При этом звезды теряют энергию и спиралевидно врезаются друг в друга, пока не сольются.
Исследователи наблюдали лишь несколько слияний нейтронных звезд, и только в одном случае — в событии 2017 года — слияние было замечено негравитационно-волновыми обсерваториями, такими как телескопы и детекторы гамма-всплесков.
Точка неба

В новой статье Максимилиан Дакс, исследователь машинного обучения и астрофизик из Института интеллектуальных систем Макса Планка в Тюбингене, Германия, и его коллеги показывают, как анализировать событие слияния за секунды, а не за часы.
Ученые смоделировали гравитационные волны, создаваемые столкновениями нейтронных звезд. Моделировались события с различными характеристиками: вращение вокруг своей оси, местоположение относительно друг друга, взаимная орбита двойной звезды, линии визирования с наземных детекторов — всего 17 различных параметров.
Ученые обучили на этих данных нейросеть предсказывать, где на небе искать это грандиозной событие. Ключевым нововведением стал метод обучения нейронной сети с использованием сжатых данных, что сделало ее намного более эффективной, говорит Дакс. Полные оценки, которые заняли бы часы, можно сделать за секунды и с сопоставимой точностью.
«Отправка предварительных оповещений имеет огромный потенциал», — говорит Элеонора Троя, астроном из Римского университета Тор Вергата. Возможность быстро направлять космические рентгеновские и гамма-обсерватории в ответ на данные гравитационных волн может помочь сузить область поиска до того, как к делу подключатся оптические телескопы.
«Насколько мне известно, слияния нейтронных звезд никогда не наблюдались в реальном времени с помощью оптических или радиотелескопов», — говорит Элеонора Троя.