研究者が銀河を検出・分類できるAIを開発

カリフォルニア大学サンタクルーズ校の研究者は、Morpheusというコンピュータープログラムを開発しました。このプログラムは、天文学イメージデータのピクセルを分析し、大規模なデータセットから銀河と星を識別および分類できます。

Morpheusとは

Morpheusは、さまざまな人工知能（AI）技術で構成されるディープラーニングフレームワークです。AI技術は、画像認識や音声認識などの特定のアプリケーションに焦点を当てています。

ブランド・ロバートソンは、天文学と天体物理学の教授であり、カリフォルニア大学サンタクルーズ校の計算天体物理学研究グループの責任者です。ロバートソンによると、天文学者が従来行っていたタスクの一部は、自動化される必要があります。これは、天文学データセットのサイズが不断に増加しているためです。

「人間が行うことができないタスクがあるため、次の数年間に大規模な天文学調査プロジェクトから得られる大量のデータを処理するために、コンピュータを使用する方法を見つける必要があります」と彼は述べました。

ライアン・ハウゼンは、カリフォルニア大学サンタクルーズ校のバスキン工学部のコンピューターサイエンスの大学院生です。彼は、アンダーソンと過去2年間でMorpheusに共同で取り組みました。

彼らの結果は、5月12日にAstrophysical Journal Supplement Seriesに掲載されました。 Morpheusコードも一般に公開され、オンラインデモも行われます。

銀河の形態

天文学者は、銀河の形態を観察することで、銀河の形成と進化を理解できます。

いくつかの大規模な調査が予定されており、これらは大量の画像データを生成し、使用できます。そうした調査の一つは、チリのベラ・ルービン天文台で行われるLegacy Survey of Space and Time（LSST）です。

ロバートソンは、銀河の形成と進化をよりよく理解するために、データを使用する方法を積極的に探究しています。

LSSTが実施されると、1晩に800枚のパノラマ画像を32億ピクセルのカメラで撮影し、毎週2回、全天を記録します。

「天文学者に数十億のオブジェクトを分類するよう依頼することは、如何に難しいことか。現在、オブジェクトを自動的に分類し、その情報を使用して銀河の進化を学ぶことができます」とロバートソンは述べました。

銀河のディープラーニング技術

ディープラーニング技術は、銀河の分類に使用されてきましたが、通常、画像認識アルゴリズムを適応させる必要があります。アルゴリズムは、従来、キュレーションされた銀河の画像にフィードされます。

Morpheusは、天文学イメージデータ用に特別に開発されました。標準的なデジタル形式で提供される元の画像データを使用します。

ロバートソンによると、Morpheusの主な特徴の一つは、ピクセルレベルの分類です。

「他のモデルでは、オブジェクトが存在することを知っておく必要があり、モデルに画像をフィードし、銀河全体を一度に分類します。Morpheusは、銀河を検出してくれます。ピクセルごとに分類します。したがって、複雑な画像、たとえば球状と円盤状が隣接している場合にも、処理できます。円盤状の中心にバルジがある場合、バルジを個別に分類します。非常に強力です」と彼は述べました。

研究者は、ディープラーニングアルゴリズムを訓練するために、2015年の研究から情報を使用しました。この研究では、Hubble宇宙望遠鏡のCANDELS調査からの画像から約10,000個の銀河のデータを収集し、分類しました。Morpheusは、Hubble Legacy Fieldsからの画像データに適用されました。

画像を処理した後、Morpheusは、同じ領域の新しい画像セットを生成し、形態に基づいてオブジェクトを色分けします。天体オブジェクトは背景から分離され、星やさまざまな種類の銀河が識別されます。プログラムは、USCSのluxスーパーコンピュータで実行され、データセット全体のピクセルごとの分析が迅速に生成されます。

「Morpheusは、現在存在しないレベルの粒度で、天体オブジェクトの検出と形態学的分類を提供します」とハウゼンは述べました。

研究者が行った作業は、NASAと国家科学財団の支援を受けました。