За всю историю наблюдений нам удалось подтвердить существование только двух межзвёздных объектов. Первый из них, Оумуамуа (1I/2017 U1), привлёк внимание астрономов своим необычным движением. Вторым стал 2I/Borisov, который отличался тем, что вошёл в Солнечную систему с необычной траекторией.
Несмотря на редкость подтверждений, учёные считают, что межзвёздные объекты не так уж уникальны: тысячи таких тел могут одновременно находиться в пределах орбиты Нептуна. Однако их сложно обнаружить, ведь они ничем не выделяются на фоне обычных астероидов и комет.
Ситуация может измениться с запуском обсерватории Веры Рубин, намеченным на 2025 год. Этот телескоп будет фиксировать огромные участки неба, охватывая область шириной в семь лун на одном снимке, и каждую ночь собирать более петабайта данных.
Он позволит регулярно отслеживать объекты Солнечной системы, включая медленно движущиеся тела. Но как среди гигантского потока информации выделить межзвёздных пришельцев?
Для анализа такого объёма данных вручную требуется невероятное количество времени. Поэтому исследователи предлагают использовать алгоритмы машинного обучения.
В рамках новой работы команда разработала базу данных, включающую моделированные объекты с разными орбитами, и обучила алгоритмы различать межзвёздные тела и обычные астероиды.
Лучшие результаты показали методы Random Forest и Gradient Boosting, которые превосходили по точности популярные нейронные сети.
Эти алгоритмы способны находить межзвёздные объекты с минимальным количеством ложных срабатываний, что делает их применение эффективным.
Авторы исследования уверены, что новый подход позволит обсерватории Веры Рубин обнаруживать сотни межзвёздных объектов ежегодно. Это даст учёным возможность изучить природу этих загадочных тел и понять, какие процессы происходят в других звёздных системах.
"Обнаружение межзвёздных объектов — это шаг к более глубокому пониманию нашей Вселенной", — считают учёные.