研究人员开发出能够检测和分类星系的人工智能

加州大学圣克鲁斯分校的研究人员开发了 Morpheus，这是一种能够分析天文图像数据中像素的计算机程序。 然后，它可以对来自天文学调查的大型数据集中存在的所有星系和恒星进行识别和分类。 

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Morpheus 是一个深度学习框架，由各种不同的人工智能 (AI) 技术组成。 人工智能技术专注于图像和语音识别等某些应用。

布兰特·罗伯逊是天文学和天体物理学教授。 他负责加州大学圣克鲁斯分校计算天体物理学研究小组。 罗伯逊认为，传统上由天文学家完成的某些任务需要自动化。 这是因为天文学数据集的大小不断增加。 

他说：“有些事情我们作为人类根本无法做到，因此我们必须找到方法使用计算机来处理未来几年大型天文调查项目将带来的大量数据。”

Ryan Hausen 是 UCSC 巴斯金工程学院的计算机科学研究生。 过去两年他与安德森合作了《墨菲斯》。 

他们的结果于 12 月 XNUMX 日发表在 天体物理学杂志增刊系列. Morpheus代码也将向公众发布，并会有在线演示。 

星系形态

天文学家能够通过观察星系的形态来了解星系是如何随着时间的推移而形成和演化的。 

即将进行的一些大规模调查将产生大量可用的图像数据。 其中一项调查是遗留时空调查（LSST），它将在智利的维拉鲁宾天文台进行。 

罗伯逊一直在积极研究如何利用这些数据来更好地了解星系的形成和演化。 

LSST进行时，每晚将使用800亿像素的相机拍摄3.2多张全景图像。 LSST 每周两次还将记录整个可见天空。 

“想象一下，如果你去找天文学家，要求他们对数十亿个物体进行分类——他们怎么可能做到这一点？ 现在我们将能够自动对这些物体进行分类，并利用这些信息来了解星系的演化，”罗伯逊说。

星系深度学习技术

一些天文学家已经使用深度学习技术对星系进行分类，但通常需要对现有的图像识别算法进行调整。 传统上，算法会输入精选的星系图像。

Morpheus 是专门为天文图像数据开发的。 它使用原始图像数据，该数据采用天文学家使用的标准数字格式。 

Robertson 表示，Morpheus 的要点之一是像素级分类。

“对于其他模型，你必须知道那里有什么东西，并向模型提供图像，它会立即对整个星系进行分类，”他说。 “Morpheus 会为你发现星系，并逐个像素地进行，因此它可以处理非常复杂的图像，在这些图像中，你可能会在圆盘旁边看到一个球体。 对于中心有凸起的圆盘，它将凸起单独分类。 所以它的力量非常强大。”

研究人员利用 2015 年研究中的信息来训练深度学习算法。 该研究收集了来自 CANDELS 巡天的哈勃太空望远镜图像中的数据，并对大约 10,000 个星系进行了分类。 然后将 Morpheus 应用于来自哈勃遗产场的图像数据。

在处理天空一部分的图像后，Morpheus 会生成同一区域的一组新图像，并根据所有物体的形态对它们进行颜色编码。 天文物体与背景分离，它可以识别恒星和不同类型的星系。 该程序在 USCS 的 lux 超级计算机上运行，​​可以快速生成整个数据集的逐像素分析。 

“Morpheus 提供了目前不存在的粒度级别的天文物体检测和形态分类，”豪森说。

研究人员完成的工作得到了美国宇航局和国家科学基金会的支持。