Астрономи разработиха и обучиха невронна мрежа за откриване на горещи субджуджета – рядък клас звезди, които са необичайно горещи за своя размер.

Алгоритъмът е успял да анализира 17 500 потенциални кандидати от каталога „Гая“ само за няколко секунди. Резултатите от изследването са публикувани в научното списание Astronomy & Astrophysics.

Горещите субджуджета са малки, но изключително горещи звезди

По своята температура и цвят те наподобяват масивните сини звезди от класове O и B, но светимостта им е значително по-ниска.

Причината за това е, че те са изгубили почти цялата си външна водородна обвивка. На практика това, което наблюдаваме, е горещото ядро на звезда, преминала през етапа на червен гигант и която в бъдеще ще се превърне в бяло джудже.

Най-често загубата на външната обвивка се обяснява с наличието на звезда компаньон

Когато една от звездите в двойна система се превърне в червен гигант и се разшири значително, съседната звезда започва да притегля материя от външните ѝ слоеве.

В крайна сметка от червения гигант остава само малко горещо ядро – горещо субджудже.

Откриването на тези обекти сред огромния брой звезди е трудна задача. Данните от космическия телескоп „Гая“ съдържат около 60 000 кандидати за горещи субджуджета.

Екип от Вилнюския университет е изследвал една трета от този списък, използвайки спектралните данни XP на „Гая“, които показват разпределението на яркостта на звездата при различни дължини на вълната.

Вместо да анализират ръчно десетки хиляди спектри, учените са обучили невронна мрежа с данни за 2500 звезди с вече установен тип.

След това са подали на алгоритъма още 17 500 обекта без класификация, които той е обработил за броени секунди.

Интересното е, че на невронната мрежа не е било предварително зададено кои участъци от спектъра са важни.

По време на обучението си тя сама е определила ключовите области, по които най-добре се различават горещите субджуджета.

Оказало се, че тези признаци съвпадат с критериите, които самите астрономи използват при класификация.

Сега екипът планира да приложи метода си и върху новите данни от „Гая“. Следващото голямо публикуване на данни от каталога, Gaia DR4, се очаква през декември 2026 г.