科学者たちは、大きな新しい空調査のデータを使って、ブラックホールの星の衝突を見つけるのに、AIを発射します。 Scientists launch AI challenge to find black hole-star collisions using simulated data from a major new sky survey.

クイーンズ大学ベルファストとライデン天文台の科学者たちは ブラックホールによって引き裂かれた星を特定する公的チャレンジを開始しました これは"潮破壊"として知られています チリのヴェラ・C・ルービン天文台での 空間と時間の遺産調査から得られた シミュレーションデータを使用しています Scientists from Queen’s University Belfast and Leiden Observatory are launching a public challenge to identify stars torn apart by black holes, known as tidal disruption events, using simulated data from the upcoming Legacy Survey of Space and Time at the Vera C Rubin Observatory in Chile. この調査により 毎晩約1000万件の 空気警報が 発生すると予想され 研究者は人工知能と機械学習を利用して 膨大な量のデータを分析しています With the survey expected to generate around 10 million sky alerts each night, researchers are turning to artificial intelligence and machine learning to analyze the massive data flood. このプロジェクトはカグルを主催し,AIや機械学習の経験を有する技術系の個人を招待し,このような稀な出来事を検出し,最高1000ユーロを提供できるツールの開発を支援する. The project, hosted on Kaggle, invites tech-savvy individuals with AI or machine learning experience to help develop tools that can detect these rare events, offering a 1,000 euro top prize. 公式の天文学的専門知識は要りませんが,この取り組みは,発見方法の改善と,大きなデータ天文学時代におけるブラックホールの動作の理解を深めることを目的としています. No formal astronomy expertise is required, and the initiative aims to improve detection methods and deepen understanding of black hole behavior in the era of big data astronomy.