Исследователи из обсерваторий Юньнань Китайской академии наук (CAS) разработали автоматизированный метод на основе нейронной сети для идентификации звёзд типа «сердцебиения» — редкого типа двойных звёздных систем. Их выводы [опубликованы](https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-3881/aded86) в The Astronomical Journal.
Звёзды типа «сердцебиения» — это двойные системы с эксцентричными орбитами, которые отличаются периодическими событиями усиления яркости. Эти события создают световые кривые, похожие на электрокардиограммы. Многие из этих систем также демонстрируют осцилляции, возбуждаемые приливными взаимодействиями (TEOs), что даёт возможность изучать такие космические явления, как приливные взаимодействия, внутренняя структура звёзд и эволюция двойных систем. Однако морфологическое разнообразие их световых кривых затрудняет ручную идентификацию, особенно при масштабных астрономических исследованиях.
Для решения этой задачи исследователи разработали новый подход: они использовали орбитальные гармоники, извлечённые из спектров Фурье, в качестве входных характеристик для обучения классификатора нейронных сетей. Тестирование показало, что инструмент достиг точности 86% в идентификации известных звёзд типа «сердцебиения» и оставался эффективным даже для систем с TEOs.
Используя фотометрические данные космического телескопа «Кеплер», команда проанализировала 153 подтверждённые системы звёзд типа «сердцебиения» и создала крупнейшую на сегодняшний день базу данных параметров звёзд типа «сердцебиения», обнаруженных «Кеплером». Их работа привела к ключевым открытиям, включая 21 новую систему звёзд типа «сердцебиения» с TEOs. Исследователи также разработали автоматизированный инструмент для различения гармонических и негармонических осцилляций и успешно определили фазу и режим колебаний для 14 образцов, содержащих TEO, — сведения, которые раскрывают подробности о внутренней структуре звёзд через теорию пульсаций.
Ожидается, что исследование окажет методологическую поддержку будущим астрономическим исследованиям, включая те, что используют данные спутника для поиска экзопланет (TESS), а также китайского космического телескопа (CSST), отметили исследователи.
Предоставлено [Chinese Academy of Sciences](https://phys.org/partners/chinese-academy-of-sciences/)