ИСТИНА

Широкопольные астрономические обзоры сканируют небо и регистрируют всё, что попадает в их поле зрения. Снимая одни и те же участки неба каждые несколько дней, мы можем отслеживать картину изменения ночного неба со временем, что позволяет открывать и исследовать как переменные источники, так и транзиенты разной длительности. В отличие от традиционных целевых наблюдений (когда телескоп направлен на конкретный источник), обзорная стратегия позволяет находить новые, редкие и малоизученные астрофизические объекты. Однако, несмотря на огромный потенциал для открытий, предоставляемый широкопольными обзорами, задача распознавания нескольких интересных событий среди большого числа возможных кандидатов далека от тривиальной. Одним из самых крупных таких обзоров является обзор Zwicky Transient Facility (ZTF), который регистрирует около 200 000 алертов в ночь, при этом в его каталогах содержится ~4.7 миллиардов уникальных кривых блеска. Грядущий обзор Обсерватории имени Веры Рубин Legacy Survey of Space and Time (LSST) значительно увеличит эти числа: ожидаемое количество алертов в ночь составляет 10 миллионов в течение 10 лет работы LSST. В предлагаемом проекте мы планируем использовать новейшие методы машинного обучения для поиска и дальнейшего изучения быстрых и медленных транзиентов в данных ZTF. Основными объектами исследования будут вспышки красных карликов, которые играют важную роль в изучении обитаемости экзопланет, и сверхмощные сверхновые – объекты огромной светимости (минимум в десять раз превосходящей светимость сверхновых типа Ia), чья природа до сих пор остается загадкой.

Large scale astronomical surveys scan through the night sky following a predetermined path and recording everything that happens to be in their field of view. By repeating this procedure every few days following the same path, it is possible to construct a time-evolving picture of the night sky, thus enabling the study of variables and transients of different duration. In contrast with traditional targeted observations (when the telescope is pointed to an already known source), survey strategies open the possibility to detect new, rare and/or unforeseen astronomical objects. Despite the unprecedented potential for scientific discovery opened by such surveys, the task of recognizing a few interesting events among a large number of possible candidates is far from trivial. The current state of the art is represented by the Zwicky Transient Facility (ZTF), which detects around 200 000 variable sources per night of observation and whose data releases contain around 4.7 billion of unique light curves. The upcoming Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST) is expected to significantly increase that number, detecting 10 million candidates per night over a total period of 10 years. In the proposed project, we plan to use the modern machine learning methods to search for and study fast and slow transients in ZTF data. The main objects of study will be flares on red dwarfs, which play an important role in the study of exoplanet habitability, and superluminous supernovae – objects of immense luminosity (at least ten times exceeding the luminosity of Type Ia Supernovae), the nature of which remains a mystery to this day.