Des chercheurs développent une IA capable de détecter et de classer les galaxies

Des chercheurs de l'UC Santa Cruz ont développé Morpheus, un programme informatique capable d'analyser les pixels dans les données d'images astronomiques. Il peut ensuite identifier et classer toutes les galaxies et étoiles qui existent dans de grands ensembles de données provenant de relevés astronomiques. 

Qu'est-ce que Morphée 

Morpheus est un cadre d'apprentissage en profondeur qui se compose de différentes technologies d'intelligence artificielle (IA). Les technologies d'intelligence artificielle se concentrent sur certaines applications telles que la reconnaissance d'images et de la parole.

Brant Robertson est professeur d'astronomie et d'astrophysique. Il est responsable du groupe de recherche en astrophysique computationnelle à l'UC Santa Cruz. Selon Robertson, certaines tâches qui étaient traditionnellement effectuées par les astronomes doivent être automatisées. En effet, la taille des ensembles de données astronomiques augmente constamment. 

"Il y a certaines choses que nous ne pouvons tout simplement pas faire en tant qu'êtres humains, nous devons donc trouver des moyens d'utiliser des ordinateurs pour traiter l'énorme quantité de données qui arriveront au cours des prochaines années à partir de grands projets de relevés astronomiques", a-t-il déclaré.

Ryan Hausen est un étudiant diplômé en informatique à la Baskin School of Engineering de l'UCSC. Il a collaboré sur Morpheus avec Anderson au cours des deux dernières années. 

Leurs résultats ont été publiés le 12 mai dans le Série de suppléments au journal astrophysique. Le code Morpheus sera également rendu public et il y aura des démonstrations en ligne. 

Morphologies des Galaxies

Les astronomes peuvent apprendre comment les galaxies se forment et évoluent dans le temps en observant les morphologies des galaxies. 

Certaines enquêtes à grande échelle sont prévues et généreront d'énormes quantités de données d'images pouvant être utilisées. L'une de ces enquêtes est la Legacy Survey of Space and Time (LSST), et elle sera menée à l'observatoire Vera Rubin au Chili. 

Robertson travaille activement sur les moyens d'utiliser les données pour mieux comprendre la formation et l'évolution des galaxies. 

Lorsque le LSST sera effectué, il prendra plus de 800 images panoramiques par nuit avec une caméra de 3.2 milliards de pixels. Deux fois par semaine, le LSST enregistrera également tout le ciel visible. 

« Imaginez que vous demandiez aux astronomes de classer des milliards d'objets : comment pourraient-ils y parvenir ? Nous serons désormais capables de classer automatiquement ces objets et d'utiliser ces informations pour comprendre l'évolution des galaxies », a déclaré Robertson.

Technologie d'apprentissage en profondeur pour les galaxies

La technologie d'apprentissage en profondeur a été utilisée par certains astronomes pour classer les galaxies, mais elle nécessite généralement l'adaptation d'algorithmes de reconnaissance d'images existants. Les algorithmes sont traditionnellement alimentés par des images organisées de galaxies.

Morpheus a été développé spécifiquement pour les données d'images astronomiques. Il utilise les données d'image originales, qui sont au format numérique standard utilisé par les astronomes. 

Selon Robertson, l'un des principaux points de Morpheus est la classification au niveau des pixels.

« Avec d'autres modèles, il faut savoir qu'il y a quelque chose et lui fournir une image, et il classe la galaxie entière d'un coup », a-t-il expliqué. « Morpheus découvre les galaxies pixel par pixel, ce qui lui permet de traiter des images très complexes, comme un sphéroïde juste à côté d'un disque. Pour un disque avec un renflement central, il classe le renflement séparément. C'est donc un outil très performant. »

Les chercheurs ont utilisé les informations d'une étude de 2015 afin de former l'algorithme d'apprentissage en profondeur. L'étude a collecté des données et classé environ 10,000 XNUMX galaxies dans les images du télescope spatial Hubble de l'enquête CANDELS. Morpheus a ensuite été appliqué aux données d'image des Hubble Legacy Fields.

Après avoir traité une image d'une partie du ciel, Morpheus génère ensuite un nouvel ensemble d'images de cette même zone, et il code en couleur tous les objets en fonction de leur morphologie. Les objets astronomiques sont séparés de l'arrière-plan et identifient les étoiles et différents types de galaxies. Le programme fonctionne sur le supercalculateur lux de l'USCS, où une analyse pixel par pixel pour l'ensemble des données est rapidement générée. 

« Morpheus permet la détection et la classification morphologique des objets astronomiques à un niveau de granularité qui n'existe pas actuellement », a déclaré Hausen.

Le travail réalisé par les chercheurs a été soutenu par la NASA et la National Science Foundation.