Искусственный интеллект помогает астрономам определять возраст звезд с беспрецедентной точностью

Команда астрономов из Университета Торонто разработали модель под названием ChronoFlow, которая использует данные о вращающихся звездах в скоплениях и машинное обучение, чтобы понять, как скорость вращения звезд меняется со временем. Их исследование показывает, что их разработка предсказывает возраст звезд с точностью, превосходящей возможности традиционных аналитических моделей.

В основе подхода лежат два известных факта. Во-первых, звезды часто формируются в скоплениях, что позволяет определить возраст всех звезд в скоплении, наблюдая за развитием более массивных (они эволюционируют быстрее). Во-вторых, их вращение замедляется с возрастом из-за взаимодействия магнитного поля звезды со звездным ветром. Чтобы научить компьютер определять возраст звезд, команда собрала огромную базу данных: информацию, собранную с помощью различных телескопов и космических аппаратов, и затем обучили на этих данных модель машинного обучения предсказывать возраст звезды на основе скорости ее вращения.

В результате обучения ChronoFlow стал способен с высокой точностью определять возраст звезд, учитывая, как скорость вращения звездных групп меняется с течением времени. Это открытие имеет большое значение для разных направлений астрономии. Успешная работа ChronoFlow также подчеркивает перспективы использования машинного обучения для решения других сложных задач в астрофизике.