Onderzoekers ontwikkelen AI die sterrenstelsels kan detecteren en classificeren

Onderzoekers aan de UC Santa Cruz hebben Morpheus ontwikkeld, een computerprogramma dat in staat is om de pixels in astronomische beeldgegevens te analyseren. Het kan vervolgens alle sterrenstelsels en sterren identificeren en classificeren die bestaan in grote datasets die afkomstig zijn van astronomische surveys.

Wat is Morpheus

Morpheus is een deep-learning framework dat bestaat uit verschillende verschillende kunstmatige intelligentie (AI) technologieën. De AI-technologieën richten zich op bepaalde toepassingen zoals beeld- en spraakherkenning.

Brant Robertson is een professor in de astronomie en astrofysica. Hij is verantwoordelijk voor de Computational Astrophysics Research Group aan de UC Santa Cruz. Volgens Robertson moeten bepaalde taken die traditioneel door astronomen worden uitgevoerd, geautomatiseerd worden. Dit komt doordat de omvang van astronomische datasets constant toeneemt.

“Er zijn sommige dingen die we gewoon niet kunnen doen als mensen, dus we moeten manieren vinden om computers te gebruiken om om te gaan met de enorme hoeveelheid gegevens die de komende jaren binnenkomen van grote astronomische surveyprojecten,” zei hij.

Ryan Hausen is een afgestudeerde student in de informatica aan de Baskin School of Engineering van de UCSC. Hij werkte samen met Anderson aan Morpheus in de afgelopen twee jaar.

Hun resultaten werden op 12 mei gepubliceerd in de Astrophysical Journal Supplement Series. De Morpheus-code zal ook aan het publiek worden vrijgegeven en er zullen online demonstraties zijn.

Morfologieën van sterrenstelsels

Astronomen kunnen leren hoe sterrenstelsels zich vormen en evolueren door de morfologieën van sterrenstelsels te observeren.

Er zijn enkele grote surveys gepland die enorme hoeveelheden beeldgegevens zullen gegenereerd die kunnen worden gebruikt. Een van die surveys is de Legacy Survey of Space and Time (LSST), en die zal worden uitgevoerd bij de Vera Rubin Observatory in Chili.

Robertson heeft actief gewerkt aan manieren om de gegevens te gebruiken om de vorming en evolutie van sterrenstelsels beter te begrijpen.

Wanneer de LSST wordt uitgevoerd, zal het meer dan 800 panoramische beelden per nacht maken met een camera van 3,2 miljard pixels. Twee keer per week zal de LSST ook de hele zichtbare hemel opnemen.

“Stel je voor dat je naar astronomen gaat en vraagt om miljarden objecten te classificeren – hoe kunnen ze dat mogelijk doen? Nu zullen we in staat zijn om die objecten automatisch te classificeren en die informatie te gebruiken om te leren over de evolutie van sterrenstelsels,” zei Robertson.

Deep-learning technologie voor sterrenstelsels

Deep-learning technologie is door sommige astronomen gebruikt om sterrenstelsels te classificeren, maar het vereist meestal dat bestaande beeldherkenning algoritmes worden aangepast. De algoritmes worden traditioneel gevoed met gecureerde beelden van sterrenstelsels.

Morpheus is specifiek ontwikkeld voor astronomische beeldgegevens. Het gebruikt de oorspronkelijke beeldgegevens, die in het standaard digitale formaat worden gebruikt door astronomen.

Volgens Robertson is een van de belangrijkste punten van Morpheus het classificeren op pixelniveau.

“Met andere modellen moet je weten dat er iets is en het model een beeld voeden, en het classificeert het hele sterrenstelsel in één keer,” zei hij. “Morpheus ontdekt de sterrenstelsels voor je, en doet het pixel voor pixel, dus het kan heel ingewikkelde beelden aan, waar je misschien een sferoïde naast een schijf hebt. Voor een schijf met een centrale bult, classificeert het de bult afzonderlijk. Dus het is heel krachtig.”

De onderzoekers gebruikten informatie uit een studie uit 2015 om de deep-learning algoritme te trainen. De studie verzamelde gegevens en classificeerde ongeveer 10.000 sterrenstelsels in Hubble Space Telescope beelden van de CANDELS survey. Morpheus werd vervolgens toegepast op beeldgegevens van de Hubble Legacy Fields.

Nadat het een beeld van een deel van de hemel had verwerkt, genereerde Morpheus een nieuwe set beelden van hetzelfde gebied, en het kleurcodeerde alle objecten op basis van hun morfologie. Astronomische objecten werden gescheiden van de achtergrond, en het identificeerde sterren en verschillende soorten sterrenstelsels. Het programma draait op de lux-supercomputer van de UCSC, waar een pixel-voor-pixel analyse voor de hele dataset snel wordt gegenereerd.

“Morpheus biedt detectie en morfologische classificatie van astronomische objecten op een niveau van granulariteit dat momenteel niet bestaat,” zei Hausen.

Het werk dat door de onderzoekers is gedaan, werd ondersteund door NASA en de National Science Foundation.