Koncepcyjna ilustracja tego, jak sztuczna inteligencja klasyfikuje różne typy galaktyk zgodnie z ich morfologią. Kredyt: NAOJ / HSC-SSP
Astronomowie zastosowali sztuczną inteligencję (AI) do ultraszerokiego pola widzenia obrazów odległego Wszechświata uchwyconych przez Teleskop Subaru i osiągnęli bardzo wysokie precyzja do znajdowania i klasyfikowania galaktyk spiralnych na tych zdjęciach. Oczekuje się, że technika ta, w połączeniu z nauką obywatelską, przyniesie w przyszłości dalsze odkrycia.
Grupa badawcza, składająca się z astronomów głównie z Narodowego Obserwatorium Astronomicznego Japonii (NAOJ), zastosowała technikę głębokiego uczenia, rodzaj sztucznej inteligencji, do klasyfikacji galaktyk w dużym zbiorze danych obrazów uzyskanych za pomocą teleskopu Subaru. Dzięki wysokiej czułości na zdjęciach wykryto aż 560 000 galaktyk. Byłoby niezwykle trudno wizualnie przetworzyć tę dużą liczbę galaktyk jedna po drugiej ludzkimi oczami w celu klasyfikacji morfologicznej. Sztuczna inteligencja umożliwiła zespołowi wykonanie przetwarzania bez interwencji człowieka.
Techniki automatycznego przetwarzania do ekstrakcji i oceny cech za pomocą algorytmów uczenia głębokiego są szybko rozwijane od 2012 r. Obecnie zwykle przewyższają one ludzi pod względem dokładności i są wykorzystywane w pojazdach autonomicznych, kamerach monitoringu i wielu innych zastosowaniach. Dr Ken-ichi Tadaki, profesor asystent projektu w NAOJ, wpadł na pomysł, że jeśli sztuczna inteligencja może klasyfikować obrazy kotów i psów, powinna być w stanie odróżnić „galaktyki ze wzorami spiralnymi” od „galaktyk bez wzorów spiralnych”. Rzeczywiście, korzystając z danych treningowych przygotowanych przez ludzi, sztuczna inteligencja z powodzeniem sklasyfikowała morfologie galaktyk z dokładnością 97,5%. Następnie, stosując wyszkoloną sztuczną inteligencję do pełnego zestawu danych, zidentyfikował spirale w około 80 000 galaktyk.
Teraz, gdy ta technika okazała się skuteczna, można ją rozszerzyć, aby klasyfikować galaktyki w bardziej szczegółowe klasy, szkoląc sztuczną inteligencję na podstawie znacznej liczby galaktyk sklasyfikowanych przez ludzi. NAOJ prowadzi obecnie obywatelski projekt naukowy „GALAXY CRUISE, ”Gdzie obywatele oglądają zdjęcia galaktyk zrobione teleskopem Subaru w celu wyszukania cech sugerujących, że galaktyka zderza się lub łączy z inną galaktyką. Doradca „GALAXY CRUISE”, profesor nadzwyczajny Masayuki Tanaka, wiąże duże nadzieje z badaniem galaktyk przy użyciu sztucznej inteligencji i mówi: „Program strategiczny Subaru to poważny program Big Data zawierający prawie niezliczoną liczbę galaktyk. Z naukowego punktu widzenia radzenie sobie z tak dużymi danymi we współpracy z obywatelami astronomów i maszyn jest bardzo interesujące. Stosując głębokie uczenie się na szczycie klasyfikacji dokonanych przez obywatelskich naukowców w GALAXY CRUISE, istnieje duże prawdopodobieństwo, że możemy znaleźć dużą liczbę zderzających się i łączących się galaktyk ”.
Źródła: „Spin Parity of Spiral Galaxies II: katalog 80 tys. Galaktyk spiralnych wykorzystujących duże dane z badania Subaru Hyper Suprime-Cam Survey i głębokiego uczenia” autorstwa Ken-ichi Tadaki, Masanori Iye, Hideya Fukumoto, Masao Hayashi, Cristian E Rusu, Rhythm Shimakawa i Tomoka Tosaki, 2 lipca 202, Miesięczne zawiadomienia Królewskiego Towarzystwa Astronomicznego.
DOI: 10.1093 / mnras / staa1880
Joanna Bator jest autorką publikującą na portalu humanmag.pl, gdzie zajmuje się tematami z zakresu aktualności, polityki, biznesu, technologii, sportu, rozrywki i stylu życia. Koncentruje się na jasnym i rzetelnym przekazywaniu informacji, śledzeniu bieżących wydarzeń oraz prezentowaniu historii i tematów istotnych dla czytelników w przystępny i zrozumiały sposób.