Штучний інтелект бачить скупчення галактик за мільйони світлових років

Скупчення галактик – це величезні структури з сотень або навіть тисяч галактик, які рухаються разом, і протягом багатьох років вони були одними з найбільших відомих структур у Всесвіті (поки не були відкриті надскупчення). Але, незважаючи на їх масивні розміри, їх важко ідентифікувати, оскільки вони знаходяться дуже далеко від нас.

Тепер аспірант створив штучний інтелект з глибоким навчанням, який може допомогти вирішити цю проблему. Інструмент називається “Deep-CEE” (Deep Learning for Galaxy Cluster Extraction and Evaluation), і він може допомогти визначити скупчення галактик, навіть якщо вони тьмяні та далекі.

ШІ розглядає кольорові зображення і вибирає потенційні скупчення галактик за допомогою нейронних мереж, які імітують спосіб, у який людський мозок навчився б розпізнавати об’єкти. Він навчався на зображеннях відомих скупчень галактик, поки не зміг ідентифікувати нові скупчення на зображеннях, навіть якщо на них були присутні й інші об’єкти.

• Скільки пам’яті потрібно на новому iPhone 14? Ось як вирішити
• Всі нові функції Chromebook тихо анонсували на Google I/O
• Останній танець робота Spot підкреслює нові можливості

“Ми успішно застосували Deep-CEE до Sloan Digital Sky Survey”, – йдеться в заяві Метью Чана, аспіранта Ланкастерського університету, який відповідає за цю роботу. “Зрештою, ми будемо використовувати нашу модель на революційних обстеженнях, таких як телескоп Large Synoptic Survey (LSST), який буде досліджувати ширші і глибші регіони Всесвіту, які ніколи раніше не досліджувалися”.

Ця робота буде цінною для майбутніх проектів, які потребують обробки великих обсягів даних, таких як аналіз даних з телескопів. Коли є дуже великий набір даних з телескопа, Deep-CEE може швидко просканувати зображення і передбачити, де можуть бути знайдені скупчення галактик. Такі проекти, як LSST, який буде запущений в 2021 році і буде знімати все небо південної півкулі, будуть генерувати колосальні 15 ТБ даних щоночі, тому штучний інтелект буде необхідний для перевірки і виявлення об’єктів, що представляють інтерес, які люди зможуть потім перевірити.

“Методи інтелектуального аналізу даних, такі як глибоке навчання, допоможуть нам проаналізувати величезні результати роботи сучасних телескопів”, – сказав в тій же заяві доктор Джон Стотт, науковий керівник Чана. “Ми очікуємо, що наш метод дозволить знайти тисячі скупчень, ніколи раніше не бачених наукою”.

Робота була представлена на Національній астрономічній зустрічі Королівського астрономічного товариства на цьому тижні, а стаття доступна в архіві попередніх публікацій arXiv.

Рекомендації редакторів

• Ця нова функція AMD може підвищити

Source: digitaltrends.com