Un team internazionale di ricercatori SNAD ha scoperto 11 anomalie cosmiche precedentemente sconosciute, 7 delle quali sono candidate a supernova. I ricercatori hanno analizzato le immagini digitali del cielo settentrionale scattate nel 2018 per rilevare anomalie utilizzando il metodo del "vicino più vicino". Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno aiutato ad automatizzare la ricerca.
Con l'avvento delle indagini astronomiche su larga scala, la quantità di dati è aumentata notevolmente. Ad esempio, la Zwicky Transient Facility (ZTF), che utilizza una telecamera per rilevare il cielo settentrionale, genera circa 1,4 TB di dati per notte di osservazione e il suo catalogo contiene miliardi di oggetti. L'elaborazione manuale di tali grandi volumi di dati richiede molto tempo, quindi un team di ricercatori SNAD provenienti da Francia, Stati Uniti e altri paesi ha unito le forze per sviluppare una soluzione automatizzata.
In questo studio, gli scienziati hanno studiato un milione di curve di luce reale dal catalogo ZTF 2018 e sette modelli di curve di luce in tempo reale per i tipi di oggetti oggetto di studio. In totale, hanno monitorato circa 40 parametri, tra cui l'ampiezza della luminosità dell'oggetto e l'intervallo di tempo.
"Abbiamo descritto le proprietà delle nostre simulazioni utilizzando una serie di caratteristiche che dovrebbero essere osservate in corpi astronomici reali. In un set di dati di circa un milione di oggetti, abbiamo cercato supernove, supernove di tipo Ia, supernove di tipo II ed eventi di collasso delle maree", spiega Kostyantyn Malanchev, post-dottorato presso l'Università dell'Illinois a Urbana-Champaign.
Successivamente, i dati delle curve di luminosità di oggetti reali sono stati confrontati con i dati di simulazione utilizzando l'algoritmo kd-tree. Successivamente, il team ha identificato 15 vicini più vicini, ovvero oggetti reali dal database ZTF, per ogni simulazione di un totale di 105 corrispondenze, che i ricercatori hanno verificato visivamente per rilevare eventuali anomalie. L'ispezione manuale ha confermato 11 anomalie, di cui 7 erano candidate a supernova e 4 erano candidate a nuclei galattici attivi in cui avrebbero potuto verificarsi eventi di interruzione delle maree.
Questo studio dimostra che il metodo è molto efficace e facile da usare. L'algoritmo proposto per rilevare fenomeni cosmici di un certo tipo è universale e può essere utilizzato per rilevare qualsiasi oggetto astronomico interessante, non limitato a rari tipi di supernovae.
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