Нейросеть выделила три новых класса быстрых радиовсплесков по данным CHIME
Канадский телескоп CHIME продолжает удивлять астрономов: с помощью нейросети ученые впервые автоматически классифицировали морфологию быстрых радиовсплесков (FRB) из второго каталога проекта. Результаты опубликованы на arXiv.org.
Исследователи использовали сверточный автоэнкодер — модель без учителя, которая сама находит закономерности в данных. Это позволило избежать субъективности, характерной для визуального анализа экспертами. Алгоритм обработал тысячи всплесков и выделил три группы, заметно отличающиеся от основной популяции FRB.
Первый класс включает всплески с короткой полосой пропускания и нисходящим дрейфом суб-всплесков. Два других класса — широкополосные всплески с очень малой временной длительностью, занимающие всю полосу наблюдения CHIME. При этом один из них отличается слабым рассеянием, а другой — более сильным.
Помимо морфологической классификации, нейросеть предоставила бинарную оценку повторяемости всплесков. На тестовых симуляциях, повторяющих первый каталог CHIME/FRB, точность предсказания повторов составила 86%. Это подтверждает, что подход эффективен для выявления повторяющихся источников.
Интересно, что модель независимо восстановила ранее известные морфологии с линейным нисходящим дрейфом, которые до этого выделялись вручную. Это говорит о надежности метода.
Авторы отмечают, что хотя существуют подгруппы FRB с большей или меньшей долей повторов, морфологические свойства повторяющихся и однократных всплесков во многом перекрываются — вывод, согласующийся с предыдущими работами. Результаты помогают лучше понять природу этих загадочных космических явлений.
