Astronomen passen AI aan 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-breedveldbeelden van het universum die zijn gemaakt met de Subaru-telescoop. 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 de twee zullen leiden tot meer ontdekkingen in de toekomst.

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

De Subaru-telescoop 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 is 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 projectassistent-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. Nadat het op de volledige dataset was toegepast, kon de AI spiraalvormen in ongeveer 80.000 sterrenstelsels identificeren.

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 in meer gedetailleerde klassen te classificeren. Dit zal worden gedaan door de AI te trainen op veel sterrenstelsels die door mensen zijn geclassificeerd.

De NAOJ voert een nieuw burgerwetenschapsproject uit genaamd “GALAXY CRUISE”, dat erop gericht is dat burgers naar afbeeldingen van sterrenstelsels kijken die zijn gemaakt met de Subaru-telescoop. De burgers zoeken dan 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 gelooft sterk in het onderzoek naar sterrenstelsels met behulp van kunstmatige intelligentie.

“Het Subaru Strategic Program is een serieus Big Data-project met een bijna ontelbaar aantal sterrenstelsels. Het is wetenschappelijk gezien erg interessant om zo’n grote hoeveelheid data aan te pakken met een combinatie van burgerastronomen en machines”, zegt Tanaka. “Door diepe leer-algoritmen toe te passen op de classificaties die zijn 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 is ontwikkeld door de groep van astronomen heeft grote implicaties voor het veld. Het is een ander voorbeeld van hoe kunstmatige intelligentie niet alleen het leven op onze planeet zal veranderen, maar ook zal helpen om onze kennis verder te vergroten.