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Des chercheurs développent un IA capable de détecter et de classifier les galaxies

Intelligence artificielle

Des chercheurs développent un IA capable de détecter et de classifier les galaxies

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Des 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 classifier toutes les galaxies et les étoiles qui existent dans de grands ensembles de données provenant d’enquêtes astronomiques. 

Qu’est-ce que Morpheus 

Morpheus est un cadre d’apprentissage profond qui consiste en différentes technologies d’intelligence artificielle (IA). Les technologies IA se concentrent sur certaines applications comme la reconnaissance d’images et de la parole.

Brant Robertson est professeur d’astronomie et d’astrophysique. Il est à la tête du groupe de recherche en astrophysique computationnelle de 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 ensembles 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 d’enquêtes 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 avec Anderson sur Morpheus au cours des deux dernières années. 

Leurs résultats ont été publiés le 12 mai dans le Astrophysical Journal Supplement Series. 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 au fil du temps en observant les morphologies des galaxies. 

Il y a certaines grandes enquêtes qui doivent avoir lieu et qui généreront de grandes quantités de données d’images qui peuvent être utilisées. L’une de ces enquêtes est l’Enquête sur l’héritage de l’espace et du temps (LSST), et elle sera menée à l’Observatoire Vera Rubin au Chili. 

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

Lorsque l’LSST sera menée, elle prendra plus de 800 images panoramiques par nuit avec une caméra de 3,2 milliards de pixels. Deux fois par semaine, l’LSST enregistrera également l’ensemble du ciel visible. 

“Imaginez si vous demandiez à des astronomes de classifier des milliards d’objets – comment pourraient-ils le faire ? Maintenant, nous allons être en mesure de classifier 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 classifier 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 curées.

Morpheus a été développé spécifiquement pour les données d’images astronomiques. Il utilise les données d’images 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, 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. Il est donc très puissant.”

Les chercheurs ont utilisé des informations d’une étude de 2015 pour entraîner l’algorithme d’apprentissage profond. L’étude a collecté des données et a 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 par 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 pixel par pixel de l’ensemble des 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 National Science Foundation. 

Alex McFarland est un journaliste et écrivain en intelligence artificielle qui explore les derniers développements en intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications en intelligence artificielle dans le monde entier.