Naukowcy opracowują sztuczną inteligencję zdolną do wykrywania i klasyfikowania galaktyk

Naukowcy z UC Santa Cruz opracowali Morpheus, program komputerowy, który jest w stanie analizować piksele w danych obrazowych z astronomii. Może następnie identyfikować i klasyfikować wszystkie galaktyki i gwiazdy, które istnieją w dużych zbiorach danych pochodzących z badań astronomicznych. 

Czym jest Morpheus 

Morpheus to framework głębokiego uczenia, składający się z różnych technologii sztucznej inteligencji (AI). Technologie AI koncentrują się na określonych aplikacjach, takich jak rozpoznawanie obrazów i mowy.

Brant Robertson jest profesorem astronomii i astrofizyki. Kieruje on Grupą Badawczą Astrofizyki Komputerowej na UC Santa Cruz. Według Robertsona, pewne zadania, które tradycyjnie wykonywali astronomowie, muszą być zautomatyzowane, ponieważ rozmiary zbiorów danych astronomicznych są w ciągłym wzroście. 

“Istnieją pewne rzeczy, których po prostu nie możemy wykonać jako ludzie, więc musimy znaleźć sposoby, aby użyć komputerów do radzenia sobie z ogromną ilością danych, które będą napływać w ciągu najbliższych kilku lat z dużych projektów badań astronomicznych,” powiedział.

Ryan Hausen jest studentem studiów magisterskich z informatyki na Wydziale Inżynierii Baskin UCSC. Współpracował on z Andersonem przy Morpheusie przez ostatnie dwa lata. 

Wyniki ich badań zostały opublikowane 12 maja w Astrophysical Journal Supplement Series. Kod Morpheus również zostanie udostępniony publicznie, a będą dostępne demonstracje online. 

Morfologie galaktyk

Astronomowie mogą dowiedzieć się, jak galaktyki powstają i ewoluują w czasie, obserwując morfologie galaktyk. 

Istnieją pewne duże badania, które mają się odbyć, generując ogromne ilości danych obrazowych, które można wykorzystać. Jednym z tych badań jest Legacy Survey of Space and Time (LSST), które będą prowadzone w Obserwatorium Vera Rubin w Chile. 

Robertson aktywnie pracował nad sposobami wykorzystania danych do lepszego zrozumienia powstawania i ewolucji galaktyk. 

Podczas gdy LSST będzie prowadzone, zostanie wykonanych ponad 800 panoramicznych zdjęć nocą przy użyciu kamery o 3,2 miliardzie pikseli. Dwa razy w tygodniu LSST również zarejestruje całe widoczne niebo. 

“Wyobraź sobie, że pójdziesz do astronomów i poprosisz ich o sklasyfikowanie miliardów obiektów – jak mogliby to zrobić? Teraz będziemy w stanie automatycznie sklasyfikować te obiekty i wykorzystać tę informację do nauki o ewolucji galaktyk,” powiedział Robertson.

Technologia głębokiego uczenia dla galaktyk

Technologia głębokiego uczenia została użyta przez niektórych astronomów do klasyfikacji galaktyk, ale zwykle wymaga adaptacji istniejących algorytmów rozpoznawania obrazów. Algorytmy są tradycyjnie karmione wyselekcjonowanymi obrazami galaktyk.

Morpheus został opracowany specjalnie dla danych obrazowych astronomicznych. Używa on oryginalnych danych obrazowych, które są w standardowym formacie cyfrowym używanym przez astronomów. 

Według Robertsona, jednym z głównych punktów Morpheus jest klasyfikacja na poziomie pikseli.

“Z innymi modelami musisz wiedzieć, że coś tam jest i nakarmić model obrazem, a on klasyfikuje całą galaktykę na raz,” powiedział. “Morpheus odkrywa galaktyki dla ciebie i robi to piksel po pikselu, więc może radzić sobie z bardzo skomplikowanymi obrazami, gdzie możesz mieć sferoidalną obok dysku. Dla dysku z centralnym bulge klasyfikuje bulge oddzielnie. Więc jest to bardzo potężne.”

Naukowcy wykorzystali informacje z badania z 2015 roku, aby przeszkolić algorytm głębokiego uczenia. Badanie to zbierało dane i klasyfikowało około 10 000 galaktyk w obrazach z teleskopu Hubble’a z badania CANDELS. Morpheus został następnie zastosowany do danych obrazowych z Hubble Legacy Fields.

Po przetworzeniu obrazu części nieba, Morpheus generuje nowy zestaw obrazów tego samego obszaru, a następnie koloruje wszystkie obiekty na podstawie ich morfologii. Obiekty astronomiczne są oddzielone od tła, a program identyfikuje gwiazdy i różne typy galaktyk. Program działa na superkomputerze lux UCSC, gdzie analiza piksel po pikselu dla całego zestawu danych jest szybko generowana. 

“Morpheus zapewnia wykrywanie i klasyfikację morfologiczną obiektów astronomicznych na poziomie szczegółowości, który nie istnieje obecnie,” powiedział Hausen.

Praca wykonana przez naukowców została wsparta przez NASA i Narodowy Fundusz Nauki.