Astronomen passen AI toe om sterrenstelsels te ontdekken en te classificeren

Een onderzoeksgroep van astronomen, waarvan de meeste afkomstig zijn van de National Astronomical Observatory of Japan (NAOJ), passen nu kunstmatige intelligentie (AI) toe op ultra-wijdveldbeelden van het universum die zijn gemaakt met de Subaru Telescope. De groep is erin geslaagd een hoge nauwkeurigheid te bereiken bij het vinden en classificeren van spiraalvormige sterrenstelsels in die beelden.

Deze techniek wordt gebruikt in combinatie met burgerwetenschap, en men verwacht dat deze twee tot meer ontdekkingen zullen leiden in de toekomst.

De onderzoekers pasten een diepe leer techniek toe om sterrenstelsels te classificeren in een grote dataset van beelden die zijn verkregen met de Subaru Telescope. Door de extreem hoge gevoeligheid van de telescoop zijn ongeveer 560.000 sterrenstelsels gedetecteerd in de beelden.

De Subaru Telescope is belangrijk omdat de taak van het identificeren van zo veel sterrenstelsels met het blote oog voor morfologische classificatie bijna onmogelijk zou zijn. Dankzij de AI kon het team de informatie verwerken zonder menselijke tussenkomst.

Het onderzoek werd gepubliceerd in Monthly Notices of the Royal Astronomical Society.

Geautomatiseerde verwerkingstechnieken

Sinds 2012 heeft de wereld een snelle ontwikkeling van geautomatiseerde verwerkingstechnieken voor extractie en beoordeling van kenmerken met diepe leer algoritmen gezien. Deze zijn vaak veel nauwkeuriger dan mensen en worden gebruikt in autonome voertuigen, beveiligingscamera’s en diverse andere toepassingen.

Dr. Ken-ichi Tadaki is een projectassistant professor aan de NAOJ. Hij is verantwoordelijk voor het idee dat als AI in staat is om afbeeldingen van katten en honden te classificeren, er geen reden is waarom het niet in staat zou zijn om “sterrenstelsels met spiraalpatronen” te identificeren en te onderscheiden van “sterrenstelsels zonder spiraalpatronen”.

Met behulp van trainingsdata die door mensen zijn voorbereid, kon de AI de morfologie van sterrenstelsels met een nauwkeurigheid van 97,5% classificeren. Na toepassing op de volledige dataset kon de AI spiralen identificeren in ongeveer 80.000 sterrenstelsels.

https://www.youtube.com/watch?v=fsNBG6Vsx8w

Burgerwetenschapsproject

Aangezien de nieuwe techniek effectief was in het identificeren van sterrenstelsels, kan de groep deze nu gebruiken om sterrenstelsels te classificeren in meer gedetailleerde klassen. Dit zal worden gedaan door de AI te trainen op veel sterrenstelsels die door mensen zijn geclassificeerd.

NAOJ runt een nieuw burgerwetenschapsproject genaamd “GALAXY CRUISE”, dat afhankelijk is van burgers die sterrenstelselbeelden onderzoeken die zijn gemaakt met de Subaru Telescope. De burgers zoeken vervolgens naar kenmerken die aangeven dat het sterrenstelsel samensmelt of botst met een ander sterrenstelsel.

Associate Professor Masayuki Tanaka is de adviseur van “GALAXY CRUISE” en hij gelooft sterk in de studie van sterrenstelsels door middel van kunstmatige intelligentie.

“Het Subaru Strategic Program is een serieus Big Data met een vrijwel oneindig aantal sterrenstelsels. Wetenschappelijk gezien is het zeer interessant om dergelijke Big Data aan te pakken met een samenwerking van burgerastronomen en machines”, zegt Tanaka. “Door diepe leer toe te passen op de classificaties gemaakt door burgerwetenschappers in GALAXY CRUISE, is de kans groot dat we een groot aantal samensmeltingen en botsingen van sterrenstelsels kunnen vinden.”

De nieuwe techniek die door de groep van astronomen is ontwikkeld, heeft grote implicaties voor het veld. Het is nog een voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie niet alleen het leven op onze planeet zal veranderen, maar ook zal helpen om onze kennis te vergroten.