Ulduzların yaşlarını müəyyən etmək astronomiyanın bir çox sahələrini başa düşmək üçün əsasdır, lakin bu, hələ də problem olaraq qalır, çünki ulduzların yaşlarını yalnız müşahidə yolu ilə müəyyən etmək mümkün deyil. Belə ki, Toronto Universitetinin astronomları kömək üçün süni intellektə müraciət ediblər.

Onların ChronoFlow adlı yeni modeli ulduzun yaşlandıqca fırlanma sürətinin necə dəyişdiyini müəyyən etmək üçün klasterlərdə fırlanan ulduzların məlumat dəstindən və maşın öyrənməsindən istifadə edir.

Bu yaxınlarda The Astrophysical Journal -da dərc olunan yanaşma , analitik modellərlə əvvəllər əldə etmək mümkün olmayan bir dəqiqliklə ulduzların yaşını proqnozlaşdırır.

Ph.D Phil Van-Lane deyir: “İlk “Vay” anı konsepsiyanın sübutu mərhələsində idi ki, biz bu texnikanın həqiqətən çox vəd verdiyini anladıq”. Elm və İncəsənət Fakültəsi namizədi David A. Dunlap tədqiqata rəhbərlik edən astronomiya və astrofizika şöbəsi.

Van-Leyn layihə üzərində statistik elmlər, astronomiya və astrofizika departamentlərində astrostatistikanın dosenti olan Coş Speql və Qven Eadi ilə çalışıb.

Tədqiqat ulduzların yaşlarını daha yaxşı qiymətləndirmək üçün mövcud iki yanaşmaya əsaslanır.

Birincisi, ulduzların çoxluq təşkil etməsinə meylli olmasından irəli gəlir. Bu o deməkdir ki, tədqiqatçılar klasterdəki daha yüksək kütləli ulduzların təkamül mərhələlərini müşahidə etməklə çox vaxt bütün ulduzların yaşını müəyyən edə bilirlər .

Eyni zamanda, tədqiqatçılar bilirlər ki, ulduzlar qocaldıqca onların fırlanması ulduzun maqnit sahəsi ilə onun ulduz küləyinin qarşılıqlı təsiri səbəbindən yavaşlamağa meyllidir – bu, yaxşı başa düşülən, lakin sadə riyazi düsturla ölçülməsi çətin olan bir fenomendir.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=8188791252&adk=1645945215&adf=308666314&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1751526011&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-07-ai-powered-chronoflow-stellar-rotation.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM3LjAuNzE1MS4xMjAiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTIwIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjEzNy4wLjcxNTEuMTIwIl0sWyJOb3QvQSlCcmFuZCIsIjI0LjAuMC4wIl1dLDBd&dt=1751526010829&bpp=2&bdt=826&idt=-M&shv=r20250630&mjsv=m202506260101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Df22668bce9793ae4%3AT%3D1735196613%3ART%3D1751525921%3AS%3DALNI_Mb4Xpwl1SO1AcvqroR6xccDm_sheQ&gpic=UID%3D00000f7c5320f40b%3AT%3D1735196613%3ART%3D1751525921%3AS%3DALNI_Mb1dz_DHiT2yDzXLMaB9CDkQl4XGg&eo_id_str=ID%3D1241933dda87baba%3AT%3D1750839581%3ART%3D1751525921%3AS%3DAA-AfjZwPuiSAour3k16ZA1JtXua&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=6286111874319&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=3&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=2093&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31093233%2C95353387%2C95362656%2C95363083%2C95363434%2C95365225%2C95365460%2C31093246%2C95365111%2C95359266%2C95365121&oid=2&pvsid=4248886217573185&tmod=641796371&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=2&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=627

ChronoFlow ilə, U of T tədqiqatçıları Kepler, K2, TESS və GAIA kimi ulduz araşdırmalarından əldə edilən məlumatlardan istifadə edərək, müxtəlif yaşlarda olan 30-dan çox çoxluqda təxminən 8000 ulduzdan ibarət çoxluqlarda fırlanan ulduzların ən böyük kataloqunu topladılar. Daha sonra, ulduzun fırlanma sürətinin yaşlandıqca necə dəyişdiyini təxmin etmək üçün süni intellekt modellərini öyrətmək üçün verilənlər bazasından istifadə etdilər.

Layihəni əvvəldən axıra kimi idarə edən Speagle deyir: “Bizim metodologiyamızı insanın yaşını təxmin etməyə çalışmaqla müqayisə etmək olar”. “Astronomiyada biz hər ulduzun yaşını bilmirik. Biz bilirik ki, ulduz qrupları eyni yaşdadır, ona görə də bu, beş yaşında, 15 yaşında, 30 yaşında və 50 yaşında olan insanların bir dəstə fotosuna sahib olmaq kimi bir şeydir, sonra kimsə sizə yeni bir şəkil verib, onun neçə yaşında olduğunu təxmin etməyinizi xahiş edir. Bu, çətin məsələdir.”

Nəticə? ChronoFlow digər ulduzların yaşlarını diqqətəlayiq dəqiqliklə hesablamağı öyrəndi. Bunun səbəbi, ulduzların populyasiyalarının fırlanma sürətlərinin zamanla necə inkişaf edəcəyini modelləşdirməsidir.

Tədqiqatın astronomiyanın bir çox aspektləri üzrə mühüm nəticələri ola bilər. Ulduz yaşlarını bilmək təkcə ulduzların necə işlədiyini başa düşmək üçün deyil, həm də ekzoplanetlərin necə əmələ gəldiyini və təkamül etdiyini modelləşdirmək və öz Süd Yolumuzun, eləcə də digər qalaktikaların təkamül tarixini öyrənmək üçün lazımdır.

ChronoFlow-un uğuru həm də maşın öyrənmə modellərinin digər astrofizik problemlər haqqında necə dəyərli fikirlər verə biləcəyini nümayiş etdirir.

Model, hər kəsin müşahidələr nəticəsində ulduzların yaşını müəyyən etmək üçün addımlar təqdim edən sənədlər və dərsliklərlə birlikdə ictimaiyyətə təqdim olunacaq . Kodu GitHub-da tapa bilərsiniz .

Daha çox məlumat: Phil R. Van-Lane et al, ChronoFlow: A Data-based Model for Gyrochronology, The Astrophysical Journal (2025). DOI: 10.3847/1538-4357/adcd73

Jurnal məlumatı: Astrophysical Journal 

Toronto Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir