
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لتحليل البيانات الفلكية واكتشاف الأنماط أو الحالات الشاذة.أصبحت الشبكات العصبية حجر الزاوية في الفيزياء الفلكية الحديثة، حيث تعمل كأدوات قوية للتعرف على الأنماط التي تغربل مجموعات البيانات الضخمة القادمة من التلسكوبات والكاشفات. وتُستخدم لتحديد الإشارات الدقيقة المدفونة في الضوضاء، وتصنيف الأجرام السماوية، وحتى رسم خرائط للمكونات غير المرئية مثل المادة المظلمة. وتبرز العناوين في المجموعة تنوعها: من تنظيف الضوضاء النجمية في عمليات البحث عن الكواكب الخارجية إلى فك الشيفرة الكيميائية للنجوم في ثوانٍ، ومن رسم خرائط العدسة الجاذبية إلى تفسير إشارات الموجات الثقالية.
بدأ تطبيق الشبكات العصبية في علم الفلك في التسعينيات، لكن انتشارها الواسع تسارع في العقد الثاني من القرن الحادي والعشرين مع صعود التعلم العميق ومجموعات البيانات الأكبر. وتتنوع التقنيات المحددة بشكل كبير، لذا لا يُنسب الفضل إلى مخترع واحد.
تُدرَّب الشبكة العصبية على أمثلة مُعلَّمة — مثل الإشارات المحاكاة أو المعروفة — لتتعلم السمات الإحصائية التي تميز الحدث الحقيقي عن الضوضاء. وبمجرد تدريبها، يمكنها معالجة البيانات الجديدة بسرعة، وتحديد الحالات الشاذة أو استخراج المعاملات. في الفيزياء الفلكية، يتضمن هذا غالبًا بنى التفافية أو تكرارية تتعامل مع الصور أو السلاسل الزمنية، وقد تأتي بيانات التدريب من نماذج فيزيائية، مما يجعل الشبكة بديلًا سريعًا للمحاكاة المكلفة.
تُستخدم الشبكات العصبية في خطوط كشف الموجات الثقالية في الزمن الحقيقي، وفحص المرشحين للكواكب الخارجية، والتصنيف الآلي للمجرات والمستعرات العظمى في المسوحات السماوية الواسعة.
بعض الشبكات العصبية المستخدمة في الفيزياء الفلكية تُدرَّب على بيانات محاكاة تولدها الحواسيب العملاقة، مما يسمح لها بالتعرف على أنماط لم تُرصد مباشرة من قبل.








