الذكاء الاصطناعي يساعد الفلكيين على تقدير أعمار النجوم

AI بالعربي – متابعات

تمكّن فريق بحثي بقيادة علماء من جامعة كيل البريطانية من تطوير تقنية للتعلم الآلي تساعد علماء الفلك على تقدير أعمار النجوم بشكل أفضل من الطرق المستخدمة حاليا، والتي تعتمد على استنتاج التركيب الكيميائي للنجوم. ويعدّ “تعلم الآلة” (Machine Learning) من فروع الذكاء الاصطناعي التي تُعنى بتحسين جودة النتائج، بناء على التعلم من كمية كبيرة جدا من البيانات.

وعلى سبيل المثال، فإنه للتفريق بين شكل الكلب وشكل القطة يتم تغذية الذكاء الاصطناعي بعشرات أو مئات الآلاف من صور الكلاب، ثم نفس العدد تقريبا من صور القطط، وهنا تبحث برمجيات الذكاء الاصطناعي عن أنماط إحصائية تتشابه فيها القطط مع بعضها وتختلف تماما عن الكلاب.

بعد ذلك، يحوّل الذكاء الاصطناعي تلك الأنماط إلى قوانين ذات طابع احتمالي، يستخدمها عند فحص صور جديدة لم تعرض عليه من قبل، ومع كل صورة جديدة تضاف لقاعدة بياناته فإنه يحسّن من أدائه في المرة القادمة. وذلك يشبه الطريقة التي نتعلم بها نحن البشر أيَّ شيء في حياتنا، منذ نعومة أظفارنا.

استنفاد الليثيوم

وبحسب الدراسة الجديدة التي أُعلِن عنها في المؤتمر الوطني لعلم الفلك 2023 المقام في جامعة كارديف البريطانية، فقد استند الباحثون إلى فرضية علمية سميت “استنفاد الليثيوم”. فخلال عمر النجم، يؤدي كل من الحرارة والضغط المتزايدين في النواة إلى تغيير التركيب الكيميائي لأغلفة النجم الخارجية، وبشكل خاص تتناقص كمية عنصر الليثيوم بمرور الوقت.

وبالتبعية، يمكن استخدام تلك الفكرة لتحديد عمر النجم بتحديد كمية الليثيوم فيه، ويتم ذلك عن طريق دراسة الضوء القادم من النجوم البعيدة، حيث يترك عنصر الليثيوم ما يشبه البصمة في طيف ذلك الضوء، والتي يمكن قراءتها عبر تلسكوبات مثل “غايا” (Gaia)، وهو مرصد فضائي أطلقته وكالة الفضاء الأوروبية عام 2013، يهدف إلى تجميع قائمة ثلاثية الأبعاد لما يقرب من مليار من النجوم.

وفي بيان صحفي صادر من الجمعية الفلكية الملكية، جاء أن الباحثين من هذا الفريق استخدموا بيانات صادرة من غايا عن أكثر من 6 آلاف نجم، لتغذية برمجية للتعلم الآلي، ثم من خلال فحص البيانات تتوصل تلك البرمجية لنمذجة العلاقة بين درجة حرارة النجم ووفرة الليثيوم المقاسة وعمره.