Rețele Neuronale Utilizate pentru a Ajuta la Construirea unei Hărți 3D a Universului

Astronomii de la Departamentul de Astronomie al Universității din Hawaii au folosit recent algoritmi AI pentru a crea o hartă 3D masivă a peste 3 miliarde de obiecte cerești. Echipa de astronomie a folosit date spectroscopice și algoritmi de clasificare a rețelelor neuronale pentru a realiza această sarcină.

În urmă cu câțiva ani, în 2016, astronomii de la Universitatea din Hawaii la Manoa (UHM) Institutul de Astronomie a lansat publicului o bază de date masivă care conține date de observație pentru peste 3 miliarde de stele, galaxii și alte obiecte cerești, colectate în timpul a 4 ani de observații a aproximativ trei sferturi din cerul nocturn. Proiectul a fost numit proiectul Pan-STARRS, iar baza de date pe care a produs-o a fost de aproximativ 2 petabyți (două milioane de gigabyți) în mărime.

Așa cum a explicat Hans-Walter Rix, directorul departamentului de Galaxii și Cosmologie de la Institutul Max Plank pentru Astronomie, conform Phys.org:

“Pan-STARRS1 a cartat galaxia noastră de origine, Calea Lactee, la un nivel de detaliu niciodată atins înainte. Studiul oferă, pentru prima dată, o vedere profundă și globală a unei fracțiuni semnificative a planului și discului Căii Lactee… Combinarea sa unică de adâncime de imagine, zonă și culori a permis descoperirea majorității quasarilor celor mai îndepărtați cunoscuți: acestea sunt primele exemple din universul nostru că găurile negre uriașe s-au dezvoltat în centrul galaxiilor”.

Unul dintre obiectivele lansării bazei de date a fost ca aceasta să fie utilizată pentru a crea o hartă a cerului observabil, clasificând multele puncte de lumină observate în baza de date. Cercetătorii implicați în proiectul Pan-STARRS au folosit baza de date pentru a antrena algoritmi de învățare automată pe care să-i poată utiliza pentru a genera harta.

Cercetătorii de la Universitatea din Hawaii lucrează cu telescopul PS1, situat pe Insula Mare a statului Hawaii. PS1 poate scana aproximativ 75% din cerul observabil. Telescopul este cel mai mare studiu optic multicolor din lume, iar cercetătorii au dorit să valorifice această putere pentru a crea o hartă sofisticată a cerului. Acest lucru a implicat antrenarea computerelor PS1 pentru a clasifica obiectele, deosebind un tip de corp ceresc de altul. Baza de date pe care au folosit-o pentru a antrena computerul conținea milioane de măsurători, caracterizate prin caracteristici precum mărimea și culoarea.

Algoritmii AI utilizați au fost rețele neuronale feedforward normale combinate cu metode de optimizare care au permis rețelelor să învețe relațiile complexe dintre milioanele de puncte de date. Robert Beck, fost postdoc în cosmologie la UHM Institutul de Astronomie, a explicat că au fost utilizate algoritmi de optimizare de ultimă generație pentru a antrena computerul pe aproximativ 4 milioane de obiecte cerești descrise de baza de date. Așa cum a raportat TechExplorist, echipa de cercetare a trebuit să corecteze și interferența prafului din interiorul galaxiei Calea Lactee. Echipa de cercetare a utilizat o metodă de eşantionare Monte-Carlo pentru a estima incertitudinea creată din cauza deplasării fotometrice roșii (o estimare a vitezei unui obiect) și apoi a antrenat modelul de învățare automată pe datele spectroscopice.

După ce modelul a fost antrenat, performanța sa a fost verificată pe o bază de date de validare. Rețeaua a identificat cu succes aproximativ 96,6% din quasari, 97,8% din stele și 98,1% din galaxii. În plus, modelul a prezis distanța până la galaxii, iar atunci când a fost verificat, prezicerile au fost în afara a aproximativ 3%.

Rezultatul final al antrenamentului și utilizării IA a fost cea mai mare catalog 3D de stele, quasari și galaxii din lume. Coautorul studiului, Kenneth Chambers, a explicat, așa cum a fost citat de Gizmodo, că modelele utilizate pentru a genera harta ar trebui să poată fi utilizate din nou pe măsură ce se colectează mai multe date, îmbunătățind harta și sporind înțelegerea noastră a sistemului nostru solar și a universului. Oamenii de știință vor putea utiliza harta pentru a obține informații despre forma universului și pentru a determina unde modelul nostru cosmologic nu se potrivește cu noile proiecții.