एसएनएडी शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने 11 पूर्व अज्ञात ब्रह्मांडीय विसंगतियों की खोज की है, जिनमें से 7 सुपरनोवा उम्मीदवार हैं। शोधकर्ताओं ने "निकटतम पड़ोसी" पद्धति का उपयोग करके विसंगतियों का पता लगाने के लिए 2018 में ली गई उत्तरी आकाश की डिजिटल छवियों का विश्लेषण किया। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने खोज को स्वचालित करने में मदद की।
बड़े पैमाने पर खगोलीय सर्वेक्षणों के आगमन के साथ, डेटा की मात्रा में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है। उदाहरण के लिए, Zwicky Transient Facility (ZTF), जो उत्तरी आकाश का सर्वेक्षण करने के लिए एक कैमरे का उपयोग करती है, प्रति अवलोकन रात में लगभग 1,4 TB डेटा उत्पन्न करती है, और इसके कैटलॉग में अरबों ऑब्जेक्ट होते हैं। इतनी बड़ी मात्रा में डेटा का मैन्युअल प्रसंस्करण बहुत समय लेने वाला है, इसलिए फ्रांस, अमेरिका और अन्य देशों के एसएनएडी शोधकर्ताओं की एक टीम स्वचालित समाधान विकसित करने के लिए सेना में शामिल हो गई।
इस अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने अध्ययन के तहत वस्तुओं के प्रकारों के लिए 2018 ZTF कैटलॉग से एक मिलियन वास्तविक प्रकाश वक्र और सात वास्तविक समय प्रकाश वक्र मॉडल का अध्ययन किया। कुल मिलाकर, उन्होंने लगभग 40 मापदंडों की निगरानी की, जिसमें वस्तु की चमक का आयाम और समय अंतराल शामिल है।
"हमने वास्तविक खगोलीय पिंडों में देखे जाने की उम्मीद की विशेषताओं के एक सेट का उपयोग करके हमारे सिमुलेशन के गुणों का वर्णन किया है। लगभग दस लाख वस्तुओं के डेटा सेट में, हमने सुपरनोवा की खोज की, टाइप Ia सुपरनोवा, टाइप II सुपरनोवा और ज्वारीय पतन की घटनाएं, "उरबाना-शैंपेन में इलिनोइस विश्वविद्यालय में पोस्टडॉक कोस्ट्यंतिन मालनचेव बताते हैं।
इसके बाद, वास्तविक वस्तुओं के चमक वक्र के डेटा की तुलना केडी-ट्री एल्गोरिथम का उपयोग करके सिमुलेशन डेटा से की गई। इसके बाद, टीम ने कुल 15 मैचों के प्रत्येक सिमुलेशन के लिए 105 निकटतम पड़ोसियों, यानी ZTF डेटाबेस से वास्तविक वस्तुओं की पहचान की, जिन्हें शोधकर्ताओं ने विसंगतियों के लिए दृष्टिगत रूप से जांचा। मैनुअल निरीक्षण ने 11 विसंगतियों की पुष्टि की, जिनमें से 7 सुपरनोवा उम्मीदवार थे और 4 सक्रिय गांगेय नाभिक के लिए उम्मीदवार थे जहां ज्वारीय व्यवधान की घटनाएं हो सकती थीं।
यह अध्ययन दर्शाता है कि यह विधि बहुत प्रभावी और उपयोग में आसान है। एक निश्चित प्रकार की ब्रह्मांडीय घटनाओं का पता लगाने के लिए प्रस्तावित एल्गोरिदम सार्वभौमिक है, और इसका उपयोग किसी भी दिलचस्प खगोलीय वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है, जो दुर्लभ प्रकार के सुपरनोवा तक सीमित नहीं है।
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