Новый алгоритм обработал данные 1000 галактик с телескопа «Джеймс Уэбб» за сутки
Группа исследователей разработала инновационный фреймворк для обработки данных с космических телескопов «Хаббл» и «Джеймс Уэбб» (JWST). Новый метод, основанный на теореме Байеса, позволяет создавать детализированные карты распределения звёздной массы, истории звездообразования, металличности и поглощения пылью в галактиках с высокой точностью.
Имитационный вывод ускоряет анализ
В основе алгоритма лежит имитационный вывод (SBI), который значительно ускоряет расчёт свойств галактик на уровне отдельных пикселей. Модель была обучена на синтетических данных, сгенерированных с учётом реалистичного шума, чувствительности 19 фильтров и историй звездообразования. Для обучения использовали данные камеры ACS телескопа «Хаббл» и NIRCam с JWST.
Высокая точность и скорость обработки
Проверка метода на тестовых данных показала коэффициент детерминации R²=0,99 для оценки звёздной массы, что свидетельствует о высокой точности модели. Применение к реальным данным позволило проанализировать 2 миллиона пикселей в 1000 галактиках. Средняя скорость обработки составила несколько секунд на пиксель, что заняло всего один день на одном процессорном ядре.
Сравнение методов анализа
Учёные сравнили оценки массы при пиксельном и интегрированном анализе. Систематические расхождения были выявлены только в маломассивных галактиках из-за влияния ярких молодых звёзд, которые «затеняют» старые звёздные популяции. Точность результатов также зависит от выбора априорных распределений (исходных вероятностных предположений) истории звездообразования.
Будущее исследований
Новый фреймворк значительно упрощает статистические исследования с детализацией до отдельных областей галактик, но требует переобучения при смене фильтров или условий наблюдений. В будущем метод планируют адаптировать для других обзоров JWST и определения красного смещения для каждого пикселя.
Подпишитесь на новости в телеграм: https://t.me/itnewsros