ИСТИНА

Обнаружение новых астрофизических явлений, а также изучение уже известных транзиентов – одни из самых ожидаемых результатов следующего поколения крупномасштабных астрономических обзоров. Оперативная обработка данных, использующая современные методы машинного обучения, позволит быстро классифицировать объекты и своевременно предоставлять информацию для их дальнейшего изучения. В данной работе методы машинного обучения служат основой для изучения сверхновых, которые представляют собой астрофизические объекты, позволяющие наблюдать конечные стадии эволюции массивных звезд, а также являются стандартными свечами для построения шкалы расстояний во Вселенной.