19 augustus 2017

Gaia vindt zes nieuwe hogesnelheidssterren met behulp van kunstmatige intelligentie

ESA’s Gaia-satelliet heeft met behulp van software die het menselijk brein nabootst zes sterren gespot die met hoge snelheid van het centrum van ons Melkwegstelsel naar de buitengebieden racen. De resultaten van het team, met onder anderen Tommaso Marchetti, Elena Rossi en Anthony Brown van de Sterrewacht Leiden, werden vandaag gepresenteerd op de jaarlijkse bijeenkomst van de European Astronomical Society (EWASS2017) in Praag, Tsjechië.

Onze Melkweg herbergt enkele honderden miljarden sterren, die bij elkaar worden gehouden door de zwaartekracht. De meeste bevinden zich in een vlakke structuur, de galactische schijf, die in het midden een verdikking heeft. De rest is verspreid over een wijdere bolvormige ‘halo’, die reikt tot een afstand van 650.000 lichtjaar van het centrum.

Sterren bewegen rond het Melkwegcentrum op verschillende snelheden, afhankelijk van hun locatie. De zon draait rond het centrum met 220 kilometer per seconde; de gemiddelde snelheid in de halo is 150 kilometer per seconde. Zo nu en dan overstijgt een enkele ster deze al behoorlijk hoge snelheden. Sommige worden versneld door een ontmoeting met een andere ster of de supernovaexplosie van een begeleidende ster. Dat resulteert in snelheden die kunnen oplopen tot een paar honderd kilometer per seconde boven de gemiddelde snelheid. Ruim tien jaar geleden werd een nieuwe klasse van hogesnelheidssterren ontdekt, die zich in de halo bevinden, maar waarvan de leeftijd niet overeenkomt met de oude sterpopulatie daar. Tot nu toe waren er pas 20 van bekend. Het zijn allemaal jonge sterren met een massa van 2,5 tot 4 keer die van de zon. Ze snellen met honderden kilometers per seconde door het Melkwegstelsel en hun plek in de halo is alleen te verklaren als ze een extra zwieper hebben gekregen van het superzware zwarte gat in het centrum van de Melkweg.

Deze hogesnelheidssterren zijn extreem moeilijk op te sporen “maar wel heel erg belangrijk om de grote structuur van de Melkweg te kunnen bestuderen,” zegt de Leidse astronoom Elena Rossi. “Deze sterren hebben enorme afstanden gereisd maar het pad dat ze hebben afgelegd kan terug gevolgd worden naar het Melkwegcentrum – een gebied dat aan het zicht wordt onttrokken door interstellair gas en stof en moeilijk waar te nemen is. Deze sterren kunnen we dus gebruiken om cruciale informatie te vergaren over het zwaartekrachtveld van de hele Melkweg, van de kern tot aan de buitengebieden.

Astronomen denken dat er veel meer van dit soort hogesnelheidssterren zijn, ook met andere leeftijden en massa’s, dan tot nu toe gevonden. Daarom hebben Rossi en collega’s een nieuwe manier gezocht om de zoektocht binnen de dataset van Gaia, de Europese ruimtemissie die 1 miljard sterren in de Melkweg in kaart aan het brengen is, te optimaliseren. Na verschillende methoden te hebben uitgeprobeerd, kwamen ze uit bij software waarmee computers leren van eerdere ervaringen. Eerste auteur Tommaso Marchetti (promovendus aan de Leidse Sterrewacht): “We hebben een artificial neural network gebruikt, software die is geschreven om ons brein te imiteren. In een gedegen ‘training’ leert de software bepaalde objecten of patronen te herkennen in een grote dataset. In ons geval dus de stercatalogus van Gaia.” De software was een paar maanden voordat de eerste Gaia-dataset werd gepresenteerd klaar.

Rossi: “We lieten ons nieuwe algoritme meteen los op de dataset van twee miljoen sterren en binnen een uur had de software de dataset al gereduceerd tot ongeveer 20.000 potentiële hogesnelheidssterren.” Een verdere selectie bracht het aantal op 80. Na een gedetailleerde analyse kwam het team op zes sterren die terug te traceren zijn naar het galactisch centrum, allemaal met een snelheid boven de 360 kilometer per seconde. De nieuw ontdekte sterren hebben bovendien allemaal lagere massa’s, vergelijkbaar met de massa van de zon.

Een van de van de zes sterren zal naar verwachting de Melkweg verlaten omdat hij zo snel reist (boven de 500 kilometer per seconde) dat hij kan ontsnappen aan de zwaartekrachtsgreep van het Melkwegstelsel. Een vraag die de wetenschappers willen beantwoorden is waardoor de andere sterren worden afgeremd. Onzichtbare donkere materie zou daarbij een rol kunnen spelen. De zoektocht in de database leverde ook nog vijf nieuwe, meer traditionele ‘wegloopsterren’ op. Die komen niet uit het galactisch centrum maar kregen hun snelheid door sterbotsingen elders in het Melkwegstelsel.

De voorzitter van het Gaia Data Processing and Analysis Consortium (en coauteur van het artikel) Anthony Brown (Leiden) benadrukt dat de resultaten het grote potentieel van Gaia aantonen. “We hebben nu nieuwe manieren tot onze beschikking om de structuur en de dynamica van het Melkwegstelsel te bestuderen.” De publicatie van de volgende dataset van Gaia is in april 2018.

Bron: ESA

Reacties

  1. Wybren de Jong zegt:

    Hoera voor de kunstmatige intelligentie!
    “De zoektocht in de database leverde ook nog vijf nieuwe, meer traditionele ‘wegloopsterren’ op.”
    Zijn deze ook door de KI ontdekt?

  2. ObelixObelix zegt:

    Kunstmatige Intelligentie, KI …
    Staat die afkorting al niet voor een ander verschijnsel?
    Kunnen we het niet houden bij “Artificial Intelligence”, AI ?

    Paul

    • Wybren de Jong zegt:

      Goed, AI dan.
      Maar wist je dat de Curiosity rover op Mars ook al AI gebruikt om zelfstandig doelwitten te selecteren voor de chemlaser?

      • ObelixObelix zegt:

        Nee, ik wist dat niet. 🙂

        Maar de afstand van Aarde tot Mars varieert van 4 tot 20 minuten.
        Als er dan iemand achter een schermpje moet beoordelen of rechtdoor-rijden in de Marsiaanse woestijn beter is dan iets links-aan houden om een rotsblok te ontwijken…. ? En het antwoord is er pas 40 minuten later, tja dan kan ik me er iets bij voorstellen dat bepaalde systemen toch minimaal zelfredzaam moeten zijn.
        Misschien spreek je dan ook al over AI ?

        Bij doelwitten voor een ‘chemlaser’ (chemische samenstelling door laserspectroscopie?) zal toch wel hetzelfde gelden.

        [ Uiteraard ziet AI er niet altijd zo lief uit als Haley Joel Osment doet. Euhm deed. 😉 ]

        Paul

Laat wat van je horen

*