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UC 샌타크루즈(UC Santa Cruz)의 연구자들은 모르페우스(Morpheus)라는 컴퓨터 프로그램을 개발했으며, 천문학적 이미지 데이터의 픽셀을 분석할 수 있습니다. 큰 데이터 세트에서 존재하는 모든 은하와 별을 식별하고 분류할 수 있습니다.
모르페우스란 무엇인가?
모르페우스는 다양한 인공 지능(AI) 기술로 구성된 딥 러닝 프레임워크입니다. AI 기술은 이미지 및 음성 인식과 같은 특정 응용 프로그램에 중점을 둡니다.
브랜트 로버트슨(Brant Robertson)은 천문학 및 천체 물리학 교수이며 UC 샌타크루즈의 계산 천체 물리학 연구 그룹을 담당하고 있습니다. 로버트슨에 따르면, 천문학 데이터 세트의 크기가不断 증가하기 때문에 전통적으로 천문학자들이 수행하는 일부 작업을 자동화해야 합니다.
“일부 작업은 단순히 인간이 수행할 수 없으므로 다가오는 몇 년 동안 대규모 천문학 조사 프로젝트에서 들어오는大量의 데이터를 처리하기 위해 컴퓨터를 사용하는 방법을 찾아야 합니다.”라고 그는 말했다.
라이언 하우젠(Ryan Hausen)은 UCSC의 바스킨 엔지니어링 학교의 컴퓨터 과학 대학원생입니다. 그는 지난 2년 동안 앤더슨과 함께 모르페우스에 협력했습니다.
그들의 결과는 5월 12일에 Astrophysical Journal Supplement Series에 발표되었습니다. 모르페우스 코드는 또한 공개되며 온라인 데모가 제공될 것입니다.
은하의 형태학
천문학자들은 은하의 형태학을 관찰하여 시간이 지남에 따라 은하가 어떻게 형성되고 진화하는지 학습할 수 있습니다.
대규모 조사가 예정되어 있으며, 이를 사용하여大量의 이미지 데이터를 생성할 수 있습니다. 이러한 조사 중 하나는 레거시 서베이 오브 스페이스 앤드 타임(LSST)이며, 칠레의 베라 루빈 천문대에서 수행될 것입니다.
로버트슨은 은하의 형성 및 진화를 더 잘 이해하기 위해 데이터를 사용하는 방법에 대해 적극적으로 연구해 왔습니다.
LSST가 수행되면, 3.2억 픽셀 카메라로 밤마다 800개의 파노라마 이미지를 캡처할 것입니다. LSST는 또한 매주 두 번에 걸쳐 전체 가시적 하늘을 기록할 것입니다.
“천문학자들에게 수십억 개의 객체를 분류하도록 요청한다면, 어떻게 할 수 있을까요? 이제 우리는 자동으로 이러한 객체를 분류하고 은하 진화에 대해 학습할 수 있습니다.”라고 로버트슨은 말했다.
은하를 위한 딥 러닝 기술
일부 천문학자들은 은하를 분류하기 위해 딥 러닝 기술을 사용했지만, 이는 일반적으로 기존의 이미지 인식 알고리즘을 적응시켜야 합니다. 알고리즘은 전통적으로 은하의 큐레이션된 이미지를 제공받습니다.
모르페우스는 천문학적 이미지 데이터를 위해 특별히 개발되었습니다. 이는 천문학자들이 사용하는 표준 디지털 형식의 원본 이미지 데이터를 사용합니다.
로버트슨에 따르면, 모르페우스의 주요 특징 중 하나는 픽셀 수준의 분류입니다.
“다른 모델에서는 이미지를 모델에 제공하고, 모델이 전체 은하를 한 번에 분류합니다. 모르페우스는 은하를 자동으로 발견하고, 픽셀 단위로 수행하므로 매우 복잡한 이미지를 처리할 수 있습니다. 원반과 함께 있는 구형 물체가 있는 경우, 원반의 중심부를 별도로 분류합니다. 따라서 매우 강력합니다.”라고 그는 말했다.
연구자들은 2015년 연구에서 수집된 정보를 사용하여 딥 러닝 알고리즘을 교육했습니다. 이 연구는 허블 우주 망원경의 CANDELS 조사를 통해 약 10,000개의 은하의 데이터를 수집하고 분류했습니다. 모르페우스는 허블 레거시 필드의 이미지 데이터에 적용되었습니다.
이미지를 처리한 후, 모르페우스는 동일한 영역의 새로운 이미지 세트를 생성하고, 모든 객체를 형태학에 따라 색상 코드로 표시합니다. 천체 물체를 배경에서 분리하고, 별과 다양한 유형의 은하를 식별합니다. 프로그램은 USCS의 럭스 슈퍼컴퓨터에서 실행되며, 전체 데이터 세트에 대한 픽셀 단위 분석이 빠르게 생성됩니다.
“모르페우스는 현재 존재하지 않는 수준의 세분성으로 천체 물체의 탐지 및 형태학적 분류를 제공합니다.”라고 하우젠은 말했다.
연구자들의 작업은 NASA와 국립 과학 재단의 지원을 받았습니다.
