Звезды — это фундаментальные строительные блоки нашей Вселенной. Большинство звезд, подобно Солнцу в нашей системе, имеют планеты, а их скопления формируют шаровые скопления и галактики. Однако прежде чем астрофизики смогут изучать эти масштабные структуры, им необходимо понять базовые свойства самих звезд: массу, радиус и температуру.

Измерение этих параметров — непростая задача. Виной всему астрономические расстояния. Если представить Солнце баскетбольным мячом на восточном побережье США, то ближайшая звезда, Проксима Центавра, окажется апельсином на Гавайях. Даже самые мощные телескопы не способны рассмотреть такой «апельсин». Казалось бы, измерение радиусов и масс звезд остается за гранью возможностей науки.

На помощь приходят двойные звезды. Эти системы из двух светил, вращающихся вокруг общего центра масс, подчиняются законам Кеплера, связывающим размеры орбит, период обращения и общую массу системы. Я, как астроном, вместе с коллегами уже два десятилетия изучаю двойные системы, используя искусственный интеллект для интерпретации наблюдений.

Измерение массы звезд

Наблюдая за орбитальным движением двойных систем, астрономы вычисляют их общую массу по законам Кеплера. Представьте качели: если дети одного веса, они сидят на равном расстоянии от центра. Тяжелый ребенок сядет ближе к опоре, а легкий — дальше. Так и в двойных системах: более массивная звезда движется медленнее и ближе к центру. Измеряя скорости, ученые определяют массу звезд.

Измерение радиусов

Для радиусов астрономы используют редкий феномен — затменные двойные звезды. Если плоскость их орбит совпадает с линией наблюдения, звезды периодически затмевают друг друга. Форма этих затмений, словно космический пазл, позволяет определить радиусы. Такие системы редки (1–2% звезд), но их миллионы только в Млечном Пути. Наблюдая их, ученые также определяют температуру и яркость.

Сложные задачи требуют умных решений

Даже для затменных систем расчеты остаются сложными. Звезды деформируются из-за вращения и приливных сил, влияют друг на друга излучением, имеют пятна и магнитные поля. Для их изучения используются компьютерные модели с множеством параметров. Один расчет занимает минуты, а для точности требуется миллионы комбинаций — сотни миллионов минут (около 200 лет) на обычном компьютере. Даже суперкомпьютеры тратят недели на анализ одной системы. Поэтому точные параметры известны лишь для 300 звезд.

Глубокое обучение: прорыв в астрономии

Выход — нейросети. Наша команда создала базу данных с миллиардами параметров гипотетических двойных систем. Нейросеть обучалась на этих данных, предсказывая наблюдаемые свойства. Обученная ИИ-модель заменяет физическую, сокращая время анализа с недель на суперкомпьютере до минут на ноутбуке! Точность сравнима с классическими методами (99% совпадений), что открывает путь к изучению миллионов систем.

Будущее за ИИ

Этот подход применим не только к звездам. Нейросети уже ускоряют прогнозирование погоды, анализ рынков и медицинские исследования. В астрономии ИИ поможет анализировать данные новых телескопов, таких как JWST, открывая экзопланеты и изучая далекие галактики. Возможно, скоро алгоритмы раскроют секреты темной материи или предскажут вспышки сверхновых. Двойные звезды — лишь начало большой революции, где искусственный интеллект станет главным инструментом познания космоса.