शोधकर्ताओं ने आकाशगंगाओं का पता लगाने और वर्गीकरण करने में सक्षम एआई विकसित किया

यूसी सांता क्रूज़ के शोधकर्ताओं ने मॉर्फियस नामक एक कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित किया है, जो खगोलीय छवि डेटा में पिक्सेल का विश्लेषण करने में सक्षम है। यह तब बड़े डेटा सेट में मौजूद सभी आकाशगंगाओं और तारों की पहचान और वर्गीकरण कर सकता है जो खगोलीय सर्वेक्षणों से आते हैं।

मॉर्फियस क्या है

मॉर्फियस एक गहरे शिक्षण ढांचे का एक उदाहरण है जिसमें विभिन्न प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियां शामिल हैं। एआई प्रौद्योगिकियां छवि और भाषण पहचान जैसे विशिष्ट अनुप्रयोगों पर केंद्रित हैं।

ब्रांट रॉबर्टसन खगोल विज्ञान और खगोल भौतिकी के प्रोफेसर हैं। वह यूसी सांता क्रूज़ में कम्प्यूटेशनल एस्ट्रोफिजिक्स रिसर्च ग्रुप के प्रभारी हैं। रॉबर्टसन के अनुसार, खगोलशास्त्रियों द्वारा परंपरागत रूप से किए जाने वाले कुछ कार्यों को स्वचालित करने की आवश्यकता है। यह इसलिए है क्योंकि खगोल विज्ञान डेटा सेट के आकार लगातार बढ़ रहे हैं।

“कुछ चीजें हैं जो हम बस मनुष्य के रूप में नहीं कर सकते हैं, इसलिए हमें उन तरीकों को खोजने की जरूरत है जिनसे हम कंप्यूटरों का उपयोग करके अगले कुछ वर्षों में बड़े खगोलीय सर्वेक्षण परियोजनाओं से आने वाले विशाल डेटा के साथ निपट सकते हैं,” उन्होंने कहा।

रयान हाउसेन यूसीएससी के बास्किन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग में कंप्यूटर विज्ञान के स्नातक छात्र हैं। उन्होंने पिछले दो वर्षों में एंडरसन के साथ मॉर्फियस पर सहयोग किया है।

उनके परिणाम 12 मई को एस्ट्रोफिजिकल जर्नल सप्लीमेंट सीरीज में प्रकाशित हुए थे। मॉर्फियस कोड भी सार्वजनिक रूप से जारी किया जाएगा और ऑनलाइन प्रदर्शन होंगे।

आकाशगंगाओं के मॉर्फोलॉजी

खगोलशास्त्री आकाशगंगाओं के मॉर्फोलॉजी को देखकर समय के साथ आकाशगंगाओं के गठन और विकास के बारे में जान सकते हैं।

कुछ बड़े पैमाने पर सर्वेक्षण होने वाले हैं जो छवि डेटा के विशाल भंडार उत्पन्न करेंगे जिनका उपयोग किया जा सकता है। उन सर्वेक्षणों में से एक लेगेसी सर्वे ऑफ स्पेस एंड टाइम (एलएसएसटी) है, और यह चिली में वेरा रूबिन ऑब्जर्वेटरी में आयोजित किया जाएगा।

रॉबर्टसन आकाशगंगाओं के गठन और विकास को बेहतर ढंग से समझने के लिए डेटा का उपयोग करने के तरीकों पर सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं।

जब एलएसएसटी आयोजित किया जाएगा, तो यह प्रति रात 3.2 बिलियन पिक्सेल कैमरे के साथ 800 पैनोरमिक छवियां लेगा। एलएसएसटी प्रति सप्ताह दो बार पूरे दृश्यमान आकाश को भी रिकॉर्ड करेगा।

“कल्पना कीजिए कि अगर आप खगोलशास्त्रियों से पूछें कि वे अरबों वस्तुओं को वर्गीकृत करें — वे ऐसा कैसे कर सकते हैं? अब हम उन वस्तुओं को स्वचालित रूप से वर्गीकृत करने में सक्षम होंगे और आकाशगंगा विकास के बारे में जानने के लिए उस जानकारी का उपयोग करेंगे,” रॉबर्टसन ने कहा।

आकाशगंगाओं के लिए गहरे शिक्षण प्रौद्योगिकी

कुछ खगोलशास्त्रियों ने आकाशगंगाओं को वर्गीकृत करने के लिए गहरे शिक्षण प्रौद्योगिकी का उपयोग किया है, लेकिन यह आमतौर पर मौजूदा छवि पहचान एल्गोरिदम को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। एल्गोरिदम परंपरागत रूप से आकाशगंगाओं की क्यूरेटेड छवियों को खिलाते हैं।

मॉर्फियस विशेष रूप से खगोलीय छवि डेटा के लिए विकसित किया गया था। यह मूल छवि डेटा का उपयोग करता है, जो खगोलशास्त्रियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मानक डिजिटल प्रारूप में है।

रॉबर्टसन के अनुसार, मॉर्फियस का मुख्य बिंदु पिक्सेल-स्तर का वर्गीकरण है।

“दूसरे मॉडल के साथ, आपको पहले से पता होना चाहिए कि कुछ है और मॉडल को एक छवि खिलाना चाहिए, और यह पूरी आकाशगंगा को एक बार में वर्गीकृत करता है,” उन्होंने कहा। “मॉर्फियस आकाशगंगाओं का पता लगाता है और पिक्सेल दर पिक्सेल करता है, इसलिए यह जटिल छवियों को संभाल सकता है, जहां आपके पास एक स्फेरॉइडल एक डिस्क के बगल में हो सकता है। एक डिस्क के साथ एक केंद्रीय बुल्ज के लिए, यह बुल्ज को अलग से वर्गीकृत करता है। इसलिए यह बहुत शक्तिशाली है।”

शोधकर्ताओं ने 2015 के एक अध्ययन से जानकारी का उपयोग करके गहरे शिक्षण एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया। अध्ययन ने हबल स्पेस टेलीस्कोप की छवियों से लगभग 10,000 आकाशगंगाओं को इकट्ठा किया और वर्गीकृत किया। मॉर्फियस को तब हबल लेगेसी फील्ड्स की छवि डेटा पर लागू किया गया था।

एक आकाश के हिस्से की छवि को संसाधित करने के बाद, मॉर्फियस उसी क्षेत्र की एक नई छवि सेट उत्पन्न करता है, और यह आकृति विज्ञान के आधार पर सभी वस्तुओं को रंग-कोड करता है। खगोलीय वस्तुओं को पृष्ठभूमि से अलग किया जाता है, और यह तारों और विभिन्न प्रकार की आकाशगंगाओं की पहचान करता है। कार्यक्रम यूसीएससी के लक्स सुपरकंप्यूटर पर चलता है, जहां पूरे डेटा सेट के लिए पिक्सेल-दर-पिक्सेल विश्लेषण तेजी से उत्पन्न किया जाता है।

“मॉर्फियस खगोलीय वस्तुओं का पता लगाने और मॉर्फोलॉजिकल वर्गीकरण करने की क्षमता प्रदान करता है जो वर्तमान में मौजूद नहीं है,” हाउसेन ने कहा।

शोधकर्ताओं द्वारा किए गए कार्य को नासा और नेशनल साइंस फाउंडेशन द्वारा समर्थित किया गया था।