Astronomlar, NASA'nın Hubble Uzay Teleskobu'nun arşivlenmiş verilerinde nadir astronomik fenomenleri ortaya çıkarmak için yapay zeka destekli yeni bir teknik kullandı. Ekip, Hubble Legacy Archive'dan yaklaşık 100 milyon görüntü kesitini analiz ederek sadece iki buçuk günde 1.300'den fazla tuhaf görünümlü nesne tespit etti; bunların 800'den fazlası bilimsel literatürde daha önce hiç belgelenmemişti. Bu keşifler arasında birleşen galaksiler, kütleçekimsel mercekler, devasa yıldız oluşturan kümeler, denizanası benzeri galaksiler ve hatta kendi galaksimizdeki gezegen oluşturan diskler yer alıyor. Özellikle, düzinelerce nesne mevcut sınıflandırma şemalarına tamamen meydan okudu.
Hubble ve diğer teleskopların genişleyen veri depolarında bu kadar çeşitli nadir nesneleri tanımlamak büyük bir zorluk teşkil ediyor. Bu zorluğun üstesinden gelmek için ESA'dan David O’Ryan ve Pablo Gómez, milyonlarca astronomik görüntüyü insan uzmanlarının gerektirdiği sürenin çok daha kısa bir bölümünde inceleyebilen bir yapay zeka aracı geliştirdi. AnomalyMatch adlı sinir ağları, verilerdeki kalıpları tanıyarak nadir ve olağandışı nesneleri tespit etmek üzere eğitildi ve insan beyninin görsel bilgiyi işleme biçimini taklit etti.
Geleneksel yöntemlerle bu kadar büyük bir veri setini incelemek pratik olmaktan çıktığı için, O’Ryan ve Gómez'in çalışması önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. AnomalyMatch'i Hubble Legacy Archive'a uygulayarak, tüm veri kümesi genelinde astrofiziksel anormallikler için ilk sistematik aramayı gerçekleştirdiler. Algoritma potansiyel adayları işaretledikten sonra, araştırmacılar en yüksek dereceli kaynakları manuel olarak gözden geçirdi ve 1.300'den fazlasını gerçek anormallik olarak doğruladı. Bu çalışma, yapay zekanın arşivlenmiş veri kümelerinin bilimsel verimini nasıl artırabileceğinin güçlü bir göstergesidir.
Yapay zeka, astronomi alanında insan gözünün kapasitesini aşan büyük veri setlerini analiz ederek bilimsel keşifleri hızlandırıyor ve evren hakkındaki anlayışımızı derinleştiriyor.