Les chercheurs développent un IA capable de détecter et de classer les galaxies

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

Qu’est-ce que Morpheus 

Morpheus est un cadre d’apprentissage profond qui consiste en diverses technologies d’intelligence artificielle (IA). Les technologies d’IA se concentrent sur certaines applications telles que la reconnaissance d’images et de 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. C’est parce que les tailles des bases de données astronomiques augmentent constamment. 

“Il y a certaines choses que nous ne pouvons simplement pas faire en tant qu’humains, nous devons donc trouver des moyens d’utiliser les ordinateurs pour traiter la grande quantité de données qui arrivera au cours des prochaines années à partir de grands projets de relevés astronomiques,” a-t-il déclaré.

Ryan Hausen est un étudiant 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 Supplément de la revue astrophysique. Le code Morpheus sera également mis à la disposition du public et il y aura des démonstrations en ligne. 

Morphologies de galaxies

Les astronomes peuvent apprendre comment les galaxies se forment et évoluent au fil du temps en observant les morphologies de galaxies. 

Il y a certains grands relevés qui doivent avoir lieu et qui généreront de grandes quantités de données d’images qui peuvent être utilisées. L’un de ces relevés est le Legacy Survey of Space and Time (LSST), et il sera mené à l’observatoire Vera Rubin au Chili. 

Robertson a travaillé activement sur les moyens d’utiliser les données pour mieux comprendre la formation et l’évolution des galaxies. 

Lorsque le LSST sera mené, 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 l’ensemble du ciel visible. 

“Imaginez si vous alliez demander aux astronomes de classer des milliards d’objets – comment pourraient-ils le faire ? Maintenant, nous serons en mesure de classer automatiquement ces objets et d’utiliser ces informations pour apprendre sur l’évolution des galaxies,” a déclaré Robertson.

Technologie d’apprentissage profond pour les galaxies

La technologie d’apprentissage profond a été utilisée par certains astronomes pour classer les galaxies, mais elle nécessite généralement que les algorithmes de reconnaissance d’images existants soient adaptés. Les algorithmes sont traditionnellement alimentés avec des images de galaxies ciblées.

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

Selon Robertson, l’un des principaux points de Morpheus est la classification au niveau du pixel.

“Avec d’autres modèles, vous devez savoir que quelque chose est là et alimenter le modèle avec une image, et il classe l’ensemble de la galaxie à la fois,” a-t-il déclaré. “Morpheus découvre les galaxies pour vous, et le fait pixel par pixel, il peut donc gérer des images très compliquées, où vous pourriez avoir un sphéroïde à côté d’un disque. Pour un disque avec un bulbe central, il classe le bulbe séparément. Donc c’est très puissant.”

Les chercheurs ont utilisé des informations d’une étude de 2015 pour former l’algorithme d’apprentissage profond. L’étude a collecté des données et classé environ 10 000 galaxies dans des images du télescope spatial Hubble de l’enquête CANDELS. Morpheus a ensuite été appliqué aux données d’images des Hubble Legacy Fields.

Après avoir traité une image d’une partie du ciel, Morpheus génère ensuite un nouvel ensemble d’images de la même zone, et il code les objets en couleur en fonction de leur morphologie. Les objets astronomiques sont séparés de l’arrière-plan, et il identifie les étoiles et les différents types de galaxies. Le programme s’exécute sur le supercalculateur lux de l’UCSC, où une analyse au niveau du pixel de l’ensemble de la base de données est rapidement générée. 

“Morpheus fournit la détection et la classification morphologique des objets astronomiques à un niveau de granularité qui n’existe pas actuellement,” a déclaré Hausen.

Le travail effectué par les chercheurs a été soutenu par la NASA et la Fondation nationale pour la science.