연구자들, 은하를 감지하고 분류할 수 있는 AI 개발

UC 샌타크루즈의 연구자들은 천체 이미지 데이터의 픽셀을 분석할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 Morpheus를 개발했습니다. 이는 대규모 천문학 조사를 통해 얻은 데이터 세트에 존재하는 모든 은하와 별을 식별하고 분류할 수 있습니다.

Morpheus는 무엇인가?

Morpheus는 다양한 인공 지능 기술로 구성된 딥러닝 프레임워크입니다. 이러한 기술은 이미지 및 음성 인식과 같은 특정 응용 프로그램에 중점을 둡니다.

브랜트 로버트슨은 천문학 및 천리학 교수입니다. 그는 UC 샌타크루즈의 계산 천리학 연구 그룹을 책임지고 있습니다. 로버트슨에 따르면, 천문학 데이터 세트의 크기가不断 증가하고 있기 때문에, 전통적으로 천문학자들이 수행하는 일부 작업을 자동화해야 합니다.

“일부 작업은 인간이 수행할 수 없습니다. 따라서 컴퓨터를 사용하여 다가오는 몇 년 동안 대규모 천문학 조사 프로젝트에서 들어오는大量의 데이터를 처리해야 합니다.”라고 그는 말했습니다.

라이언 하우젠은 UCSC의 바스킨 엔지니어링 학교의 컴퓨터 과학 대학원생입니다. 그는 앤더슨과 함께 지난 2년 동안 Morpheus와 협력했습니다.

그들의 결과는 5월 12일 Astrophysical Journal Supplement Series에 발표되었습니다. Morpheus 코드도 공개되며, 온라인 데모도 제공될 것입니다.

은하의 형태학

천문학자들은 은하의 형태학을 관찰하여 은하가 어떻게 형성되고 진화하는지 학습할 수 있습니다.

대규모 조사가 예정되어 있으며, 이는大量의 이미지 데이터를 생성할 것입니다. 이러한 데이터는 천리학 조사를 통해 얻을 수 있습니다. 이러한 조사 중 하나는 레거시 서베이 오브 스페이스 앤드 타임(LSST)입니다. 이는 칠레의 베라 루빈 천문대에서 수행될 것입니다.

로버트슨은 은하의 형성 및 진화를 이해하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 연구해 왔습니다.

LSST가 수행되면, 3.2억 픽셀 카메라로 매일 800개의 파노라마 이미지를 캡처할 것입니다. 또한, LSST는 매주 두 번씩 전체 가시적 하늘을 기록할 것입니다.

“만약 천문학자들에게 수십억 개의 객체를 분류하라고 요청한다면, 그들은 어떻게 할 수 있을까요? 이제 우리는 자동으로 이러한 객체를 분류하고, 그 정보를 사용하여 은하 진화를 학습할 수 있습니다.”라고 로버트슨은 말했습니다.

은하를 위한 딥러닝 기술

딥러닝 기술은 일부 천문학자들이 은하를 분류하는 데 사용되었습니다. 그러나, 이는 일반적으로 기존의 이미지 인식 알고리즘을 적용해야 합니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 은하의 커진 이미지에 적용됩니다.

Morpheus는 천리학 이미지 데이터를 위해 특별히 개발되었습니다. 이는 천문학자들이 사용하는 표준 디지털 형식의 원본 이미지 데이터를 사용합니다.

로버트슨에 따르면, Morpheus의 주요 특징 중 하나는 픽셀 수준의 분류입니다.

“다른 모델에서는, 객체가 존재한다는 것을 알고, 모델에 이미지를 제공해야 합니다. 그리고 모델은 전체 은하를 한 번에 분류합니다. 그러나 Morpheus는 은하를 자동으로 발견하고, 픽셀 단위로 분류합니다. 따라서, 매우 복잡한 이미지를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 구형과 원반형이 함께 있는 경우, Morpheus는 구형과 원반형을 별도로 분류할 수 있습니다. 따라서, 매우 강력합니다.”라고 그는 말했습니다.

연구자들은 2015년 연구에서 수집된 데이터와 은하를 분류하여 딥러닝 알고리즘을 훈련시켰습니다. 이 연구는 허블 우주 망원경의 CANDELS 조사를 통해 수집된 허블 우주 망원경 이미지에서 약 10,000개의 은하를 분류했습니다. Morpheus는 허블 레거시 필드의 이미지 데이터에 적용되었습니다.

이미지를 처리한 후, Morpheus는 동일한 지역의 새로운 이미지 세트를 생성하고, 모든 객체를 형태학적으로 색인화합니다. 천체 객체는 배경에서 분리되고, 별과 다양한 유형의 은하가 식별됩니다. 이 프로그램은 USCS의 럭스 슈퍼컴퓨터에서 실행되며, 전체 데이터 세트에 대한 픽셀 단위 분석이 빠르게 생성됩니다.

“Morpheus는 현재 존재하지 않는 수준의 세부성으로 천체 객체의 감지 및 형태학적 분류를 제공합니다.”라고 하우젠은 말했습니다.

연구자들의 작업은 NASA와 국립과학재단의 지원을 받았습니다.