Πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βρει την πηγή των εκρήξεων ακτίνων γάμμα
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει τη δυνατότητα να διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στον εντοπισμό των πηγών GRBS και στην κατανόηση της φυσικής πίσω από αυτές. Οι τεχνικές AI μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την ανάλυση των μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που συλλέγονται από τα τηλεσκόπια ακτίνων γάμμα και των προτύπων που μπορεί να είναι ενδεικτικά της πηγής των GRBs.
Ένας τρόπος με τον οποίο το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βρει την πηγή των GRBs είναι η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης για την ταξινόμηση διαφορετικών τύπων GRBs. Με την κατάρτιση ενός αλγόριθμου μηχανικής μάθησης σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων GRBS, είναι δυνατό να δημιουργηθεί ένα μοντέλο που μπορεί να εντοπίσει με ακρίβεια τους διαφορετικούς τύπους GRB και τις πιθανές πηγές τους.
Ένας άλλος τρόπος με τον οποίο το AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να βρει την πηγή των GRBs είναι η χρήση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) για την ανάλυση των περιγραφών κειμένου των GRBs. Χρησιμοποιώντας τεχνικές NLP, είναι δυνατόν να εξαχθούν πληροφορίες από τις περιγραφές κειμένου, όπως η θέση του GRB, ο χρόνος του GRB και ο τύπος του GRB. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τον εντοπισμό πιθανών πηγών των GRBs.
Εκτός από τον εντοπισμό των πηγών των GRBs, το AI μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για να κατανοήσει τη φυσική πίσω από αυτές. Χρησιμοποιώντας τεχνικές AI για την ανάλυση των δεδομένων που συλλέγονται από τα τηλεσκόπια ακτίνων γάμμα, είναι δυνατόν να μάθετε περισσότερα σχετικά με τις ιδιότητες των GRBs, όπως τα ενεργειακά τους φάσματα, τις διάρκειες και τη μεταβλητότητα. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν να βοηθήσουν στον περιορισμό των μοντέλων εκπομπής GRB και να δώσουν πληροφορίες για τις φυσικές διαδικασίες που παράγουν GRBs.
Συνολικά, η AI έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στη μελέτη των εκρήξεων-ακτίνων γάμμα. Χρησιμοποιώντας τεχνικές AI για την ανάλυση των δεδομένων που συλλέγονται από τα τηλεσκόπια ακτίνων γάμμα, είναι δυνατόν να εντοπιστούν οι πηγές των GRBs, να κατανοήσουμε τη φυσική πίσω τους και τελικά να μάθουμε περισσότερα για το ίδιο το σύμπαν.
Ακολουθούν μερικά συγκεκριμένα παραδείγματα για το πώς χρησιμοποιήθηκε το AI για να βρει την πηγή των εκρήξεων ακτίνων γάμμα:
Το 2017, μια ομάδα ερευνητών από το Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνια, Berkeley χρησιμοποίησε έναν αλγόριθμο μάθησης μηχανής για να ταξινομήσει ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων GRBS. Ο αλγόριθμος μπόρεσε να εντοπίσει τους διαφορετικούς τύπους GRB και τις πιθανές πηγές τους με ακρίβεια άνω του 90%.
Το 2019, μια ομάδα ερευνητών από το Ινστιτούτο Max Planck για την Αστροφυσική χρησιμοποίησε έναν αλγόριθμο επεξεργασίας φυσικής γλώσσας για να αναλύσει τις περιγραφές κειμένου των GRBs. Ο αλγόριθμος μπόρεσε να εξαγάγει πληροφορίες από τις περιγραφές κειμένου, όπως η θέση του GRB, ο χρόνος του GRB και ο τύπος του GRB. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιήθηκαν στη συνέχεια για τον εντοπισμό πιθανών πηγών των GRBs.
Το 2020, μια ομάδα ερευνητών από το Πανεπιστήμιο του Maryland, το College Park χρησιμοποίησε ένα συνδυασμό τεχνικών μηχανικής μάθησης και φυσικής γλώσσας για να εντοπίσει την πηγή ενός GRB που ανιχνεύθηκε από το διαστημικό τηλεσκόπιο Fermi Gamma-Ray. Οι ερευνητές μπόρεσαν να προσδιορίσουν την πηγή του GRB ως δυαδική συγχώνευση νετρονίων.
