Исследователи из Университета Киля представили новый метод, основанный на машинном обучении, который позволяет более точно оценивать возраст звезд на основе анализа химических веществ в их атмосферах. Докторант университета Кила, Джордж Уивер, представит это исследование на Национальном астрономическом совещании в 2023 году. Определение возраста звезд является сложной задачей, так как невозможно собрать физические образцы для измерения их химического состава и возраста. Вместо этого астрономы используют свет, который мы получаем от звезд, и новый метод машинного обучения помогает улучшить эту оценку.
Определение возраста звезд является сложной задачей, особенно для одиночных звезд. В отличие от объектов, таких как метеориты или горные породы, для звезд невозможно использовать радиоактивное датирование или собрать образцы для измерения их химического состава. Оценка возраста основывается на анализе света, который мы получаем от звезд. Это проще для звездных скоплений, где группы звезд эволюционируют вместе, но гораздо сложнее для отдельных звезд. Однако новый метод машинного обучения может помочь улучшить оценку возраста звезд, анализируя химические вещества в их атмосферах.
Современные модели не всегда могут описать сложность эффекта "истощения лития" - процесса уменьшения количества лития в атмосфере звезды с течением времени. Однако благодаря большому количеству высококачественных спектров, полученных с помощью съемки Gaia-ESO, астрономы теперь могут более глубоко исследовать этот эффект. Новая модель нейросети, основанная на предыдущей математической модели EAGLES, использует данные более чем 6000 звезд для моделирования взаимосвязи между температурой звезды, содержанием лития и возрастом. Это позволяет более точно оценивать возраст звезд на основе их спектров.
Новый метод машинного обучения можно расширить, включив в модель больше данных и информации. Ученые уже работают над включением в модель металличности звезд, то есть количества элементов тяжелее гелия в их составе. Также планируется учесть замедление вращения звезды и уменьшение ее магнитной активности со временем. Это позволит создать более всестороннюю модель для оценки возраста звезд и скоплений. Использование искусственной нейронной сети в этом методе позволяет установить количественные связи между наблюдаемыми величинами и возрастом звезды, а также может привести к обнаружению новых взаимосвязей, ранее неизвестных астрономам.
Использование машинного обучения в астрономии, особенно для оценки возраста звезд, открывает новые возможности для более точного и глубокого понимания эволюции и характеристик звезд. Новый метод, основанный на анализе химических веществ в атмосферах звезд, с помощью нейросетей, позволяет улучшить оценку и предоставляет новые инструменты для исследования звездного возраста. С развитием технологий и дальнейшим исследованием, мы можем ожидать еще большего прогресса в этой области и новых открытий, которые расширят наше знание о Вселенной и ее эволюции.