Ten jest dostępny w bazie serwisu arXiv i opisuje, jak astronomowie wykorzystali ASAS-SN (The All-Sky Automated Survey for Supernovae), sieć 20 teleskopów rozmieszczonych na całym świecie. Obserwacje nieba prowadzono przez niemal dziesięć lat, a końcowy efekt z pewnością można uznać za zadowalający.
Czytaj też: Astronomowie mówią, że takiej gwiazdy jeszcze nie było. Co w niej niezwykłego?
Dane zebrane przez teleskopy zostały następnie przeanalizowane dzięki uczeniu maszynowemu. To właśnie ono pomogło w wykryciu około 116 tysięcy gwiazd zmiennych. Czym te obiekty różnią się od “zwykłych” gwiazd? Przede wszystkim nagłymi i wyraźnymi zmianami jasności, które da się zauważyć w “ludzkiej” skali czasowej. I choć Słońce cechuje się stosunkowo wysoką stabilnością, to je również uznaje się je za gwiazdę zmienną.
Biorąc pod uwagę te skoki astronomowie mogą wyciągać istotne wnioski na temat masy, promienia, temperatury, a nawet składu danej gwiazdy. Autorzy badań porównują gwiazdy zmienne do kosmicznych laboratoriów. Dzięki ich obserwowaniu można zbierać informacje na temat tego, jak funkcjonują i ewoluują gwiazdy.
Łącznie udało się zidentyfikować 116 027 nowych gwiazd zmiennych
Jak doszło do odkrycia tak pokaźnej liczby gwiazd zmiennych? W 2018 roku w ramach ASAS-SN postanowiono o stosowaniu filtrów pasma G, które są w stanie wykryć więcej odmian światła niebieskiego. W efekcie astronomowie dokonali przeskoku z możliwości śledzenia 60 milionów gwiazd jednocześnie do ponad 100 milionów. Ostatecznie Collin Christy i jego współpracownicy wykorzystali algorytm uczenia maszynowego do wygenerowania listy 1,5 miliona kandydatów na gwiazdy zmienne.
Z tego grona, po wykluczeniu niektórych kandydatów, za gwiazdy zmienne uznano niemal 400 tysięcy obiektów. Część z nich była już skatalogowana jako gwiazdy zmienne, jednak 116 027 okazało się nowymi, nieznanymi nauce odkryciami. Dalszy rozwój tego typu metod powinien w przyszłości zaowocować dodaniem kolejnych pozycji do listy.
