研究人员开发出能够检测和分类星系的AI

加州大学圣克鲁兹分校的研究人员开发了Morpheus，一种能够分析天文图像数据中的像素的计算机程序。它可以识别和分类来自天文调查的大型数据集中的所有星系和恒星。

什么是Morpheus

Morpheus是一种深度学习框架，包括各种不同的人工智能（AI）技术。这些AI技术专注于图像和语音识别等特定应用。

布兰特·罗伯特森（Brant Robertson）是天文学和天体物理学教授，他负责加州大学圣克鲁兹分校的计算天体物理研究小组。根据罗伯特森的说法，传统上由天文学家完成的某些任务需要自动化，因为天文学数据集的大小不断增加。

“有些事情我们人类无法完成，所以我们必须找到方法使用计算机来处理未来几年从大型天文调查项目中获得的巨大数据量，”他说。

瑞安·豪森（Ryan Hausen）是加州大学圣克鲁兹分校巴斯金工程学院的计算机科学研究生。他在过去的两年里与安德森（Anderson）合作开发了Morpheus。

他们的研究结果于5月12日发表在天体物理学杂志增刊上。Morpheus代码也将向公众发布，并将提供在线演示。。

星系形态学

天文学家可以通过观察星系的形态学来了解星系如何形成和演化。

将会进行一些大规模调查，这些调查将生成大量的图像数据，可以用于研究。其中一个调查是空间和时间遗产调查（LSST），它将在智利的维拉·鲁宾天文台进行。

罗伯特森一直在努力使用数据来更好地了解星系的形成和演化。

当LSST进行时，它将每晚拍摄800张全景图像，使用32亿像素的相机。LSST还将每周两次记录整个可见天空。

“想象一下，如果你让天文学家分类数十亿个物体——他们怎么可能做到？现在我们将能够自动分类这些物体，并利用这些信息来研究星系的演化，”罗伯特森说。

星系的深度学习技术

一些天文学家已经使用深度学习技术来分类星系，但通常需要现有的图像识别算法来适应。这些算法通常使用经过整理的星系图像来训练。

Morpheus专门为天文图像数据开发。它使用原始图像数据，这是天文学家使用的标准数字格式。

根据罗伯特森的说法，Morpheus的一个主要特点是像素级分类。

“与其他模型不同，你必须知道某个物体存在，然后将图像输入模型，它将整个星系同时分类，”他说。“Morpheus为你发现星系，并且是像素级的，因此它可以处理非常复杂的图像，例如你可能在一个球状星系旁边看到一个盘状星系。对于一个具有中央球状结构的盘状星系，它会单独分类球状结构。因此，它非常强大。”

研究人员利用2015年的一项研究来训练深度学习算法。该研究收集了数据，并在哈勃太空望远镜的CANDELS调查图像中对大约10,000个星系进行了分类。然后将Morpheus应用于哈勃遗产场的图像数据。

处理完一部分天空的图像后，Morpheus会生成该区域的新图像集，并根据形态学将所有物体进行颜色编码。天体物体从背景中分离出来，它会识别出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，整个数据集的像素级分析可以快速生成。

“Morpheus提供了天体物体的检测和形态学分类，达到目前尚不存在的细粒度水平，”豪森说。

研究人员的工作得到了NASA和国家科学基金会的支持。