ИИ помог астрономам классифицировать звезды с высокой точностью

Исследование было опубликовано в журнале Intelligent Computing. Авторы представили StarWhisper LightCurve — три модели, использующие глубокое обучение для автоматической обработки данных о переменных звездах. Эти модели минимизируют необходимость ручной настройки и способны анализировать большие объемы информации с высокой точностью.

В качестве обучающего материала использовались данные с космических телескопов Kepler и K2. Основное внимание уделялось пяти основным видам переменных звезд, однако в выборку также вошли редкие типы, что позволило улучшить точность алгоритмов.

Наиболее точные результаты показала модель Swin Transformer, разработанная на основе технологий обработки естественного языка. Она достигла 99% точности в общей классификации и 83% при определении редких звезд, известных как цефеиды II типа. Другие модели, такие как Conv1D + BiLSTM, продемонстрировали точность в 94%.

Отличительной особенностью StarWhisper LightCurve является его адаптивность. Три модели могут работать с разными форматами данных: текстовыми временными рядами, изображениями и звуковыми волнами. Это упрощает анализ и открывает новые возможности для применения ИИ в астрономии.