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Ricercatori sviluppano un’intelligenza artificiale in grado di rilevare e classificare galassie

Intelligenza artificiale

Ricercatori sviluppano un’intelligenza artificiale in grado di rilevare e classificare galassie

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I ricercatori di UC Santa Cruz hanno sviluppato Morpheus, un programma informatico in grado di analizzare i pixel nei dati di immagini astronomiche. Può quindi identificare e classificare tutte le galassie e le stelle che esistono in grandi set di dati provenienti da sondaggi astronomici.

Cosa è Morpheus

Morpheus è un framework di apprendimento profondo che consiste in diverse tecnologie di intelligenza artificiale (AI). Le tecnologie AI si concentrano su applicazioni specifiche come il riconoscimento di immagini e discorsi.

Brant Robertson è un professore di astronomia e astrofisica. È a capo del Gruppo di ricerca di astrofisica computazionale di UC Santa Cruz. Secondo Robertson, alcuni compiti che tradizionalmente venivano eseguiti dagli astronomi devono essere automatizzati. Ciò è dovuto al fatto che le dimensioni dei set di dati astronomici sono in costante aumento.

“Ci sono alcune cose che semplicemente non possiamo fare come esseri umani, quindi dobbiamo trovare modi per utilizzare i computer per gestire la grande quantità di dati che arriverà nei prossimi anni da grandi progetti di sondaggi astronomici”, ha detto.

Ryan Hausen è uno studente di laurea in informatica alla Scuola di ingegneria Baskin di UCSC. Ha collaborato con Anderson allo sviluppo di Morpheus nel corso degli ultimi due anni.

I risultati sono stati pubblicati il 12 maggio sulla rivista Astrophysical Journal Supplement Series. Il codice Morpheus sarà inoltre reso pubblico e saranno disponibili dimostrazioni online.

Morfologie di galassie

Gli astronomi possono imparare come le galassie si formano e si evolvono nel tempo osservando le morfologie delle galassie.

Ci sono alcuni sondaggi su larga scala che sono in programma e che genereranno grandi quantità di dati di immagini che possono essere utilizzati. Uno di questi sondaggi è il Legacy Survey of Space and Time (LSST), che sarà condotto all’Osservatorio Vera Rubin in Cile.

Robertson ha lavorato attivamente per trovare modi per utilizzare i dati per comprendere meglio la formazione e l’evoluzione delle galassie.

Quando verrà condotto l’LSST, prenderà oltre 800 immagini panoramiche per notte con una camera da 3,2 miliardi di pixel. Due volte a settimana, l’LSST registrerà anche l’intero cielo visibile.

“Immagina di chiedere agli astronomi di classificare miliardi di oggetti – come potrebbero farlo? Ora saremo in grado di classificare automaticamente quegli oggetti e utilizzare quelle informazioni per imparare sull’evoluzione delle galassie”, ha detto Robertson.

Tecnologia di apprendimento profondo per galassie

La tecnologia di apprendimento profondo è stata utilizzata da alcuni astronomi per classificare le galassie, ma di solito richiede che gli algoritmi di riconoscimento di immagini esistenti vengano adattati. Gli algoritmi vengono tradizionalmente alimentati con immagini curate di galassie.

Morpheus è stato sviluppato specificamente per i dati di immagini astronomiche. Utilizza i dati di immagini originali, che sono nel formato digitale standard utilizzato dagli astronomi.

Secondo Robertson, uno dei punti principali di Morpheus è la classificazione a livello di pixel.

“Con altri modelli, devi sapere che qualcosa c’è e alimentare il modello con un’immagine, e classifica l’intera galassia in una sola volta”, ha detto. “Morpheus scopre le galassie per te e lo fa pixel per pixel, quindi può gestire immagini molto complesse, dove potresti avere una sferoidale accanto a un disco. Per un disco con un bulge centrale, classifica il bulge separatamente. Quindi è molto potente”.

I ricercatori hanno utilizzato le informazioni di uno studio del 2015 per addestrare l’algoritmo di apprendimento profondo. Lo studio ha raccolto dati e classificato circa 10.000 galassie in immagini del telescopio spaziale Hubble dal sondaggio CANDELS. Morpheus è stato quindi applicato ai dati di immagini dei campi legacy di Hubble.

Dopo aver elaborato un’immagine di una parte del cielo, Morpheus genera un nuovo set di immagini della stessa area e codifica a colori tutti gli oggetti in base alla loro morfologia. Gli oggetti astronomici vengono separati dallo sfondo e identifica le stelle e i diversi tipi di galassie. Il programma funziona sul supercomputer lux di UCSC, dove viene generata rapidamente un’analisi pixel per pixel per l’intero set di dati.

“Morpheus fornisce rilevamento e classificazione morfologica di oggetti astronomici a un livello di granularità che attualmente non esiste”, ha detto Hausen.

Il lavoro completato dai ricercatori è stato supportato da NASA e dalla National Science Foundation.

Alex McFarland è un giornalista e scrittore di intelligenza artificiale che esplora gli ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale. Ha collaborato con numerose startup di intelligenza artificiale e pubblicazioni in tutto il mondo.