Gammastraaluitbarstingen (GRB's) behoren tot de meest energieke en mysterieuze verschijnselen in het universum. Het zijn krachtige uitbarstingen van gammastraling die een fractie van een seconde tot enkele minuten duren. Er wordt aangenomen dat GRB's worden veroorzaakt door de ineenstorting van massieve sterren of de samensmelting van twee neutronensterren, maar de exacte mechanismen erachter zijn nog niet goed begrepen.

Kunstmatige intelligentie (AI) heeft het potentieel om een ​​belangrijke rol te spelen bij het identificeren van de bronnen van GRB's en het begrijpen van de fysica erachter. AI-technieken kunnen worden gebruikt om de grote hoeveelheden gegevens verzameld door gammastraaltelescopen te analyseren en patronen te identificeren die indicatief kunnen zijn voor de bron van de GRB's.

Eén manier waarop AI kan worden gebruikt om de bron van GRB’s te vinden, is door machine learning-algoritmen te gebruiken om verschillende soorten GRB’s te classificeren. Door een machine learning-algoritme te trainen op een grote dataset van GRB's, is het mogelijk een model te creëren dat de verschillende soorten GRB's en hun waarschijnlijke bronnen nauwkeurig kan identificeren.

Een andere manier waarop AI kan worden gebruikt om de bron van GRB's te vinden, is door gebruik te maken van natuurlijke taalverwerking (NLP) om de tekstbeschrijvingen van GRB's te analyseren. Door gebruik te maken van NLP-technieken is het mogelijk om informatie uit de tekstbeschrijvingen te halen, zoals de locatie van de GRB, het tijdstip van de GRB en het type GRB. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om potentiële bronnen van de GRB's te identificeren.

Naast het identificeren van de bronnen van GRB's, kan AI ook worden gebruikt om de fysica erachter te begrijpen. Door AI-technieken te gebruiken om de gegevens te analyseren die zijn verzameld door gammastraaltelescopen, is het mogelijk om meer te leren over de eigenschappen van GRB's, zoals hun energiespectra, duur en variabiliteit. Deze informatie kan helpen de modellen van GRB-emissie te beperken en inzicht te verschaffen in de fysieke processen die GRB's produceren.

Over het geheel genomen heeft AI het potentieel om een ​​revolutie teweeg te brengen in de studie van gammaflitsen. Door AI-technieken te gebruiken om de gegevens te analyseren die zijn verzameld door gammastraaltelescopen, is het mogelijk om de bronnen van GRB's te identificeren, de fysica erachter te begrijpen en uiteindelijk meer te leren over het universum zelf.

Hier zijn enkele specifieke voorbeelden van hoe AI is gebruikt om de bron van gammaflitsen te vinden:

In 2017 gebruikte een team onderzoekers van de University of California, Berkeley een machine learning-algoritme om een ​​grote dataset van GRB's te classificeren. Het algoritme kon de verschillende soorten GRB's en hun waarschijnlijke bronnen identificeren met een nauwkeurigheid van meer dan 90%.

In 2019 gebruikte een team onderzoekers van het Max Planck Instituut voor Astrofysica een algoritme voor natuurlijke taalverwerking om de tekstbeschrijvingen van GRB's te analyseren. Het algoritme kon informatie uit de tekstbeschrijvingen halen, zoals de locatie van de GRB, het tijdstip van de GRB en het type GRB. Deze informatie werd vervolgens gebruikt om potentiële bronnen van de GRB's te identificeren.

In 2020 gebruikte een team onderzoekers van de Universiteit van Maryland, College Park een combinatie van machine learning en natuurlijke taalverwerkingstechnieken om de bron te identificeren van een GRB die werd gedetecteerd door de Fermi Gamma-ray Space Telescope. De onderzoekers konden de bron van de GRB identificeren als een samensmelting van binaire neutronensterren.