Луѓето учат од машините

Истражувањето е дел од се’ поголемата област на т.н. машинско учење, каде што машините „учат“ од голема база на податоци, пронаоѓајќи шеми кои луѓето може да не ги забележат. Машинското учење е застапено насекаде, почнувајќи од медиумските услуги кои предвидуваат што сакате да гледате, па се до поштите каде што компјутерите автоматски ја читаат рачно напишаната адреса и испраќаат пошта до точниот поштенски код.

Сега, астрономите се потпираат на машините за да им помогнат да ги идентификуваат основните својства на ѕвездите, врз основа на слики од небото. Нормално, за вакви детали би бил потребен спектар, кој ја разнесува ѕвездената светлина во различни бранови должини. Но, со машинското учење, компјутерските алгоритми можат брзо да „скокаат“ од една на друга слика, идентификувајќи одредени шеми кои ги откриваат својствата на ѕвездите.

Машинското учење и претходно се употребувало за космосот, но она што го прави овој последен обид посебен е тоа што е првиот кој ги предвидува специфичните својства на ѕвездите, како што се големината и содржината на метали, користејќи само слики на тие ѕвезди, направени во текот на подолг временски период. Овие својства се од суштинско значење за утврдување на тоа кога ѕвездата се создала и како се променила со текот на времето. Покрај тоа, оваа техника има потенцијал да собере информации за милијарди ѕвезди, за релативно кратко време и со помалку трошоци.

Со повеќе информации за различните видови на ѕвезди во нашата галаксија, Млечен Пат, научниците ќе бидат во можност подобро да ја мапираат структурата и историјата на галаксијата.

Резултатите од истражувањето биле прикажани на 16 јануари 2015 година, на годишната средба на Американското астрономско друштво во Сиетл.