Artificiell intelligens (AI) har potential att spela en betydande roll för att identifiera källorna till GRB och förstå fysiken bakom dem. AI-tekniker kan användas för att analysera de stora mängderna data som samlats in av gamma-stråleteleskop och identifiera mönster som kan vara indikativa för källan till GRB:erna.
Ett sätt som AI kan användas för att hitta källan till GRB:er är genom att använda maskininlärningsalgoritmer för att klassificera olika typer av GRB:er. Genom att träna en maskininlärningsalgoritm på en stor datauppsättning av GRB:er är det möjligt att skapa en modell som exakt kan identifiera de olika typerna av GRB:er och deras troliga källor.
Ett annat sätt som AI kan användas för att hitta källan till GRB:er är genom att använda naturlig språkbehandling (NLP) för att analysera textbeskrivningarna av GRB:er. Genom att använda NLP-tekniker är det möjligt att extrahera information från textbeskrivningarna, såsom platsen för GRB, tidpunkten för GRB och typen av GRB. Denna information kan sedan användas för att identifiera potentiella källor till GRB.
Förutom att identifiera källorna till GRB kan AI också användas för att förstå fysiken bakom dem. Genom att använda AI-tekniker för att analysera data som samlas in av gammastrålningteleskop, är det möjligt att lära sig mer om egenskaperna hos GRB, såsom deras energispektra, varaktighet och variabilitet. Denna information kan hjälpa till att begränsa modellerna för GRB-utsläpp och ge insikter i de fysiska processer som producerar GRB.
Sammantaget har AI potential att revolutionera studiet av gammastrålningskurar. Genom att använda AI-tekniker för att analysera data som samlas in av gammastrålningteleskop är det möjligt att identifiera källorna till GRB, förstå fysiken bakom dem och i slutändan lära sig mer om själva universum.
Här är några specifika exempel på hur AI har använts för att hitta källan till gammastrålning:
Under 2017 använde ett team av forskare från University of California, Berkeley en maskininlärningsalgoritm för att klassificera en stor datauppsättning av GRB:er. Algoritmen kunde identifiera de olika typerna av GRB och deras troliga källor med en noggrannhet på över 90 %.
Under 2019 använde ett team av forskare från Max Planck Institute for Astrophysics en naturlig språkbehandlingsalgoritm för att analysera textbeskrivningarna av GRB. Algoritmen kunde extrahera information från textbeskrivningarna, såsom platsen för GRB, tidpunkten för GRB och typen av GRB. Denna information användes sedan för att identifiera potentiella källor till GRB.
År 2020 använde ett team av forskare från University of Maryland, College Park en kombination av maskininlärning och naturliga språkbehandlingstekniker för att identifiera källan till en GRB som upptäcktes av Fermi Gamma-ray Space Telescope. Forskarna kunde identifiera källan till GRB som en binär neutronstjärnefusion.
