SNAD 연구원의 국제 팀은 이전에 알려지지 않은 11개의 우주 변칙성을 발견했으며 그 중 7개는 초신성 후보입니다. 연구원들은 2018년에 촬영한 북쪽 하늘의 디지털 이미지를 분석하여 "최근접 이웃" 방법을 사용하여 이상 현상을 감지했습니다. 기계 학습 알고리즘은 검색을 자동화하는 데 도움이 되었습니다.
대규모 천문 측량의 도래와 함께 데이터의 양이 급격히 증가했습니다. 예를 들어, 카메라를 사용하여 북쪽 하늘을 조사하는 ZTF(Zwicky Transient Facility)는 관찰 밤마다 약 1,4TB의 데이터를 생성하며 카탈로그에는 수십억 개의 물체가 포함되어 있습니다. 이러한 대용량 데이터를 수동으로 처리하는 것은 시간이 많이 소요되므로 프랑스, 미국 및 기타 국가의 SNAD 연구원 팀이 자동화된 솔루션을 개발하기 위해 힘을 합쳤습니다.
이 연구에서 과학자들은 2018 ZTF 카탈로그에서 40만 개의 실제 광 곡선과 연구 대상 유형에 대한 개의 실시간 광 곡선 모델을 연구했습니다. 그들은 물체의 밝기 진폭과 시간 간격을 포함하여 전체적으로 약 개의 매개변수를 모니터링했습니다.
"우리는 실제 천체에서 관찰될 것으로 예상되는 일련의 특성을 사용하여 시뮬레이션의 속성을 설명했습니다. 약 백만 개의 물체로 구성된 데이터 세트에서 우리는 초신성, Ia형 초신성, II형 초신성 및 조석 붕괴 사건을 검색했습니다.
다음으로 kd-tree 알고리즘을 이용하여 실제 물체의 밝기 곡선 데이터와 시뮬레이션 데이터를 비교하였다. 그 후 팀은 총 15개 일치의 각 시뮬레이션에 대해 ZTF 데이터베이스에서 105개의 가장 가까운 이웃, 즉 실제 개체를 식별하고 연구원들이 시각적으로 이상을 확인했습니다. 수동 검사는 11개의 변칙성을 확인했으며, 그 중 7개는 초신성 후보였고 4개는 조석 교란 사건이 발생할 수 있는 활성 은하핵 후보였습니다.
이 연구는 이 방법이 매우 효과적이고 사용하기 쉽다는 것을 보여줍니다. 특정 유형의 우주 현상을 탐지하기 위해 제안된 알고리즘은 보편적이며 희귀 유형의 초신성에 국한되지 않고 흥미로운 천체를 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
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