Oamenii de știință utilizează tehnici modificate de recunoaștere facială pentru a descoperi materia întunecată

Dacă există ceva cu care publicul larg este familiarizat atunci când vine vorba de utilizarea inteligenței artificiale, atunci aceasta este recunoașterea facială. Indiferent dacă este vorba despre deschiderea telefonului mobil sau algoritmii folosiți de Facebook (META ) pentru a găsi ochi sau alte părți ale feței în imagini, recunoașterea facială a devenit o normă.

Dar acum, oamenii de știință care se ocupă de întrebări complexe, cum ar fi compoziția universului, încep să utilizeze o versiune modificată a “normei” de recunoaștere facială în încercarea de a descoperi câtă materie întunecată există în univers și unde ar putea fi posibil să se afle.

Așa cum notează Digital Trends și Futurity în rapoartele lor pe această temă, „fizicienii cred că înțelegerea acestei substanțe misterioase este necesară pentru a explica întrebări fundamentale despre structura de bază a universului.”

Este vorba despre cercetătorii adunați în grupul lui Alexandre Refregier de la Institutul de Fizică a Particulelor și Astrofizică de la ETH Zurich, Elveția, care a început să utilizeze metode de rețele neuronale profunde care stau la baza recunoașterii faciale pentru a dezvolta unelte noi și speciale în încercarea de a descoperi ce încă este un secret al universului pentru noi.

Așa cum a explicat Janis Fluri, unul dintre cercetătorii care lucrează la proiect, pentru Digital Trends, „Algoritmul pe care îl utilizăm este foarte asemănător cu cel utilizat în recunoașterea facială,” adăugând că „frumusețea inteligenței artificiale constă în faptul că poate învăța din orice date. În recunoașterea facială, învață să recunoască ochi, guri și nas, în timp ce noi căutăm structuri care ne oferă indicii despre materia întunecată. Această recunoaștere a pattern-urilor este esențialmente nucleul algoritmului. În cele din urmă, am adaptat-o doar pentru a infera parametrii cosmologici de bază.”

Așa cum se explică, oamenii de știință ipotezează că materia întunecată reprezintă aproximativ 27% din univers, depășind materia vizibilă într-un raport de aproximativ șase la unu. Teoria susține, de asemenea, că materia întunecată oferă galaxiilor “masa suplimentară de care au nevoie pentru a nu se destrăma ca un sac de hârtie sinucigaș. Este ceea ce determină materia normală, sub formă de praf și gaz, să se adune și să se asambleze în stele și galaxii.”

Ceea ce căută cercetătorii sunt zonele din jurul clusterelor de galaxii care par deformate. Utilizând o tehnică de “reverse-engineering”, „pot izola apoi locurile în care cred că se află concentrațiile cele mai dense de materie, atât vizibilă, cât și invizibilă.”

Fluri și Tomasz Kacprzak, un alt cercetător din grup, au explicat că au antrenat rețeaua neurală alimentând-o cu date generate de calculator care simulează universul. Analiza repetată a hărților de materie întunecată le-a oferit posibilitatea de a extrage “parametri cosmologici” din imaginile reale ale cerului.

Rezultatele obținute prin compararea lor cu metodele standard utilizate în acest proces au arătat o îmbunătățire de 30%, pe baza analizei statistice realizate de oameni. Așa cum a explicat Fluri, „algoritmul de inteligență artificială are nevoie de multe date pentru a învăța în faza de antrenament. Este foarte important ca aceste date de antrenament, în cazul nostru simulări, să fie cât mai precise posibil. Altfel, va învăța caracteristici care nu sunt prezente în datele reale.”

După antrenarea rețelei, au alimentat-o cu hărți reale de materie întunecată obținute din setul de date KiDS-450, realizat cu ajutorul Telescopului VLT Survey (VST) din Chile. Acest set de date acoperă o suprafață totală de aproximativ 2.200 de ori mărimea lunii pline și conține înregistrări ale aproximativ 15 milioane de galaxii.

Așa cum explică Futurity, prin analiza repetată a hărților de materie întunecată, rețeaua neurală și-a învățat singură să caute tipul corect de caracteristici în ele și să extragă din ce în ce mai multe informații dorite. „În analogia Facebook, a devenit mai bună la a distinge forme ovoidale aleatorii de ochi sau guri.”