Astronomen wenden KI an, um Galaxien zu entdecken und zu klassifizieren

Eine Forschungsgruppe von Astronomen, die größtenteils aus dem Nationalen Astronomischen Observatorium von Japan (NAOJ) stammt, wendet nun künstliche Intelligenz (KI) auf ultra-weite Feld-of-View-Bilder des Universums an, die mit dem Subaru-Teleskop aufgenommen wurden. Die Gruppe hat es geschafft, eine hohe Genauigkeitsrate für das Finden und Klassifizieren von Spiralgalaxien in diesen Bildern zu erreichen.

Diese Technik wird zusammen mit der Bürgerwissenschaft eingesetzt, und beide sollen zu mehr Entdeckungen in der Zukunft führen.

Die Forscher wandten eine Deep-Learning-Technik an, um Galaxien in einer großen Datenbank von Bildern zu klassifizieren, die mit dem Subaru-Teleskop aufgenommen wurden. Aufgrund seiner extrem hohen Empfindlichkeit hat das Teleskop etwa 560.000 Galaxien in den Bildern detektiert.

Das Subaru-Teleskop ist wichtig, da die Aufgabe, so viele Galaxien mit bloßem Auge für morphologische Klassifizierungen zu identifizieren, fast unmöglich wäre. Dank der KI konnte das Team die Informationen ohne menschliche Intervention verarbeiten.

Die Arbeit wurde in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Automatisierte Verarbeitungstechniken

Seit 2012 hat sich die Welt eine rasante Entwicklung von automatisierten Verarbeitungstechniken für die Extraktion und Beurteilung von Merkmalen mit Deep-Learning-Algorithmen erlebt. Diese sind oft viel genauer als Menschen und finden sich in autonomen Fahrzeugen, Sicherheitskameras und verschiedenen anderen Anwendungen.

Dr. Ken-ichi Tadaki ist ein Projekt-Assistenzprofessor am NAOJ. Er ist für die Idee verantwortlich, dass KI, wenn sie in der Lage ist, Bilder von Katzen und Hunden zu klassifizieren, keinen Grund hat, warum sie nicht in der Lage sein sollte, “Galaxien mit Spiralstrukturen” von “Galaxien ohne Spiralstrukturen” zu unterscheiden.

Mithilfe von Trainingsdaten, die von Menschen vorbereitet wurden, konnte die KI die Galaxien-Morphologien mit einer Genauigkeitsrate von 97,5 % erfolgreich klassifizieren. Nach der Anwendung auf die gesamte Datenbank konnte die KI Spiralen in etwa 80.000 Galaxien identifizieren.

https://www.youtube.com/watch?v=fsNBG6Vsx8w

Bürgerwissenschaftsprojekt

Da die neue Technik effektiv darin war, Galaxien zu identifizieren, kann die Gruppe sie nun verwenden, um Galaxien in detailliertere Klassen zu klassifizieren. Dies wird durch das Trainieren der KI auf vielen Galaxien erfolgen, die von Menschen klassifiziert wurden.

Das NAOJ betreibt ein neu geschaffenes Bürgerwissenschaftsprojekt namens “GALAXY CRUISE”, das darauf angewiesen ist, dass Bürger Galaxien-Bilder untersuchen, die mit dem Subaru-Teleskop aufgenommen wurden. Die Bürger suchen dann nach Merkmalen, die darauf hindeuten, dass die Galaxie mit einer anderen Galaxie verschmilzt oder kollidiert.

Associate Professor Masayuki Tanaka ist der Berater von “GALAXY CRUISE” und glaubt fest an die Erforschung von Galaxien durch künstliche Intelligenz.

“Das Subaru Strategic Program ist ernstzunehmendes Big Data, das eine fast unzählbare Anzahl von Galaxien enthält. Wissenschaftlich ist es sehr interessant, solches Big Data mit einer Kollaboration von Bürger-Astronomen und Maschinen anzugehen”, sagt Tanaka. “Indem wir Deep-Learning auf die Klassifizierungen anwenden, die von Bürger-Wissenschaftlern in GALAXY CRUISE durchgeführt werden, können wir wahrscheinlich eine große Anzahl von kollidierenden und verschmelzenden Galaxien finden.”

Die neue Technik, die von der Gruppe von Astronomen entwickelt wurde, hat große Auswirkungen auf das Gebiet. Sie ist ein weiteres Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz nicht nur das Leben auf unserem Planeten verändern, sondern auch dazu beitragen wird, unser Wissen darüber hinaus zu erweitern.