ИСТИНА

Основным источником данных о небесных объектах в современной астрофизике становятся небесные обзоры значительных площадей неба в различных спектральных диапазонах, которые уже выполнены за прошедшее десятилетие или будут вестись в ближайшем будущем. Картографирование крупномасштабной структуры внегалактических объектов из небесных обзоров открывает широкие возможности для исследований в наблюдательной космологии и других актуальных направлениях современной астрофизики. При этом, данные небесных обзоров требуют преобразований в виртуальную карту, в которой все объекты из обзора неба имели бы точную физическую классификацию и измерение расстояния (фотометрического “красного смещения” в терминах астрономии, сокр. photo-z) и других фундаментальных физических характеристик. Целью проекта является применение методов машинного обучения для точных измерений красных смещений внегалактических объектов (галактик) при работе с большими данными современных небесных обзоров. Нами разработан новый метод прогнозирования величины photo-z галактик на основе использования всех признаков объектов, доступных в каталоге обзора неба SDSS. Предложенный метод продемонстрировал высокую точность прогнозирования расстояний до галактик и скоплений галактик на тестовых выборках ограниченного объема. В докладе обсуждаются достигнутые результаты и вопросы развития предложенного метода: адаптация к современным технологиям “больших данных” для массового прогнозирования photo-z в больших обзорах неба с целью построения виртуальной карты расстояний всех внегалактических объектов.