Black Hole Hunters шукає в даних TESS повторювані зміни яскравості зір, які можуть виникати через гравітаційне самолінзування. Учасники проєкту класифікують криві блиску на платформі Zooniverse, а алгоритми допомагають відсіяти дані й звузити коло кандидатів.
ОпублікувавВідредаговано за допомогою GPT-6 LunaЗображення створено за допомогою GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How is the University of Southampton’s Black Hole Hunters project using AI, NASA’s TESS data and untrained Zooniverse volunteers to find hid. Article summary: Black Hole Hunters combines automated searches of NASA’s TESS starlight measurements with Zooniverse volunteers looking for signals an algorithm might miss. Its target is *gravitational self-lensing*: in a suitably align. Topic tags: general, education, academic, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
Щоб помітити чорну діру, не обов’язково побачити її саму. Проєкт Black Hole Hunters шукає її можливий слід у тому, як змінюється яскравість зорі-компаньйона. До роботи долучаються волонтери на платформі Zooniverse, а дослідники використовують спостереження космічного телескопа TESS. Незвична крива блиску може стати приводом для подальшого аналізу, але сама по собі не підтверджує існування чорної діри. 17
18
Проєкт зосереджений на гравітаційному самолінзуванні у подвійних зоряних системах. Якщо систему видно майже з ребра, темний компактний об’єкт може проходити перед зорєю-компаньйоном і своєю гравітацією викривляти та підсилювати її світло. Це спричиняє короткочасне зростання яскравості. Оскільки об’єкти обертаються один навколо одного, такий ефект може повторюватися відповідно до орбітального періоду системи. 18
Дослідники шукають повторювані зміни на графіках яскравості, які називають кривими блиску. Волонтери тренуються розпізнавати потрібні форми на змодельованих прикладах. За інформацією проєкту, такі події рідкісні, а переконливого прикладу самолінзування чорною дірою в подвійній системі на момент, описаний у поширених запитаннях, ще не знайшли.
Black Hole Hunters працює на Zooniverse — онлайн-платформі, де охочі можуть долучатися до наукових проєктів. Після короткого навчання учасники класифікують криві блиску. Команда аналізує дані TESS, а також описувала плани досліджувати спостереження інших оглядів неба. 17
18
Людські оцінки — не заміна науковому аналізу, а один із його інструментів. У квітневому оновленні 2026 року дослідник Адам Макмастер повідомив, що волонтери вже надіслали 7,6 мільйона класифікацій. Він також розповів, що команда поєднує ці результати з удосконаленими симуляціями, щоб розробляти алгоритми попереднього відбору кривих блиску й зосередитися на перспективніших кандидатах.
Проєкт запустили на Zooniverse 26 жовтня 2021 року. До його команди входять Адам Макмастер, Г’ю Дікінсон і Метью Міддлтон; серед співробітників — дослідники з Університету Саутгемптона, Відкритого університету та Інституту Флетайрон. Університет Саутгемптона повідомляв також про грант 2024 року на підтримку роботи Міддлтона й Макмастера спільно з Дікінсоном і залучення волонтерів. 17
Higgs Hunters займався іншою науковою задачею. Волонтери переглядали зображення зіткнень частинок, зафіксованих детектором ATLAS на Великому адронному колайдері. Вони шукали вершини розпаду поза центром — ділянки, де траєкторії частинок ніби починаються не в основній точці зіткнення. Такі ознаки можуть допомогти в пошуках частинок, які встигають пролетіти певну відстань перед розпадом. Однак незвична деталь на зображенні сама по собі не є доказом відкриття нової частинки. 10
Дослідження проєкту перевіряло, як люди без спеціальної підготовки знаходять розпади довгоживучих частинок та інші нетипові ознаки на зображеннях ATLAS. Для розглянутих даних точність волонтерів і частота хибних спрацювань були порівнюваними з показниками алгоритмів ATLAS. Учасники також позначали події з несподіваними особливостями для подальшої уваги дослідників. 3
За даними Оксфордського університету, до Higgs Hunters долучилися 42 280 людей із понад 170 країн; на наступному етапі аналізу також брали участь школярі з Великої Британії. Ці цифри стосуються саме Higgs Hunters — їх не слід плутати з кількістю класифікацій у Black Hole Hunters або трактувати як доказ того, що волонтери завжди працюють краще за алгоритми. 4
Обидва проєкти показують, як участь широкої аудиторії може допомогти науці: навчені волонтери переглядають великі масиви даних і звертають увагу дослідників на можливі закономірності. У Higgs Hunters результати людей порівнювали з алгоритмами для конкретного завдання з класифікації зображень. Black Hole Hunters працює з іншим типом даних і поєднує волонтерські оцінки із симуляціями та автоматизованим попереднім відбором. В обох випадках знахідка потребує перевірки й подальшого наукового аналізу. 3
18
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Black Hole Hunters шукає в даних TESS повторювані зміни яскравості зір, які можуть виникати через гравітаційне самолінзування.
Black Hole Hunters шукає в даних TESS повторювані зміни яскравості зір, які можуть виникати через гравітаційне самолінзування. Учасники проєкту класифікують криві блиску на платформі Zooniverse, а алгоритми допомагають відсіяти дані й звузити коло кандидатів.
Окремий проєкт Higgs Hunters показав, що волонтери можуть знаходити певні незвичні ознаки на зображеннях зіткнень у детекторі ATLAS із результатами, порівнюваними з алгоритмами, які вивчалися.