תוכנת למידה עמוקה של פנים היא טובה באופן מפתיע לזהות גלקסיות מדי

Pin
Send
Share
Send

תשומת לב רבה הוקדשה לטכניקת למידת המכונה המכונה "למידה עמוקה", שבה מחשבים מסוגלים להבחין בדפוסים בנתונים מבלי שתוכנתו לכך באופן ספציפי. בשנים האחרונות הטכניקה הזו מיושמת על מספר יישומים הכוללים זיהוי קולי ופנים לפלטפורמות של מדיה חברתית כמו פייסבוק.

עם זאת, אסטרונומים נהנים גם מלמידה מעמיקה, מה שעוזר להם לנתח תמונות של גלקסיות ולהבין את אופן התפתחותם והתפתחותם. במחקר חדש, צוות חוקרים בינלאומיים השתמש באלגוריתם למידה מעמיק כדי לנתח תמונות של גלקסיות מה- טלסקופ החלל האבל. שיטה זו הוכיחה את עצמה כיעילה בסיווג הגלקסיות הללו על סמך איזה שלב הן היו בהתפתחותן.

המחקר, שכותרתו "למידה עמוקה מזהה גלקסיות גבוהות-זווית בשלב של נאגט כחול מרכזי בטווח מסה מאפיין", הופיע לאחרונה ברשת והתקבל לפרסום בכתב העת כתב עת אסטרופיסי. המחקר הובל על ידי מארק הורטס-פלוגת אוניברסיטת פריז דידרו וכלל חברים מאוניברסיטת סנטה קרוז (UCSC) מאוניברסיטת קליפורניה, האוניברסיטה העברית, המכון למדעי הטלסקופ החלל, אוניברסיטת פנסילבניה פילדלפיה, MINES ParisTech ואוניברסיטת שנחאי רגילה. (SNHU).

בעבר, חברת מרק הוארטאס-החברה כבר יישמה שיטות למידה עמוקה עליה האבל נתונים לצורך סיווג הגלקסיה. בשיתוף פעולה עם דיוויד קו וג'ואל פרימאק, שניהם פרופסור אמריטוס ב- UC סנטה קרוז (ועם תמיכה מגוגל), הוורטאס-החברה והצוות בילו את שני הקיץ האחרונים בפיתוח רשת עצבית שיכולה לזהות גלקסיות בשלבים שונים. בהתפתחותם.

"הפרויקט הזה היה רק ​​אחד מכמה רעיונות שהיו לנו," אמר קו בהודעה לעיתונות של USCS לאחרונה. "רצינו לבחור תהליך שתאורטיקנים יכולים להגדיר בבירור על סמך הדמיות, וזה קשור לאופן שבו גלקסיה נראית, ואז אלגוריתם הלמידה העמוק יחפש אותה בתצפיות. אנחנו רק מתחילים לחקור את הדרך החדשה הזו לבצע מחקר. זו דרך חדשה להמיס תיאוריה ותצפיות. "

לצורך המחקר, החוקרים השתמשו בהדמיות מחשב כדי ליצור תמונות מדומות של גלקסיות כפי שהיו נראים בתצפיות של טלסקופ החלל האבל. תמונות הדמה שימשו כדי להכשיר את הרשת העצבית הלמידה העמוקה להכיר שלושה שלבי מפתח של התפתחות הגלקסיה שזוהו בעבר בהדמיות. לאחר מכן החוקרים השתמשו ברשת כדי לנתח קבוצה גדולה של תמונות האבל בפועל.

בדומה לתמונות קודמות שהועלו על ידי חברת Huertas-Company, התמונות הללו הן חלק מהפרויקט הקוסמי של האבל הקבוע-אינפרא אדום עמוק אקסטרא-גרקטי סקר מורשת (CANDELS) - הפרויקט הגדול ביותר בתולדות המדינה. טלסקופ החלל האבל. מה שהם מצאו היה שהסיווגים של הרשת העצבית של גלקסיות מדומות ואמיתיות היו עקביים להפליא. כפי שהסביר ג'ואל פרימק:

"לא ציפינו שזה יהיה כל כך מוצלח. אני נדהם עד כמה זה חזק. אנו יודעים שלסימולציות יש מגבלות, ולכן איננו רוצים להגיש טענה חזקה מדי. אבל אנחנו לא חושבים שזה סתם מזל טוב. "

צוות המחקר התעניין במיוחד בגלקסיות שיש בהן אזור קטן וצפוף ויוצר כוכבים המכונה "נאגט כחול". אזורים אלה מתרחשים בשלב מוקדם של התפתחות גלקסיות עשירות בגז, כאשר זרימות גז גדולות למרכז הגלקסיה גורמות להיווצרותם של כוכבים צעירים הפולטים אור כחול. כדי לדמות גלקסיות מסוג זה ואחרות, הצוות הסתמך על הדמיות VELA עדכניות שפותחו על ידי Primack וצוות משתפי פעולה בינלאומי.

הן בנתונים המדומים והן בתצפיות, תוכנית המחשבים מצאה כי שלב ה"נוגט הכחול "מתרחש רק בגלקסיות עם המונים בטווח מסוים. אחריה הגיע היווצרות הכוכבים המסתיימת באזור המרכז, מה שמוביל לשלב "הקיסם האדום" הקומפקטי, בו הכוכבים באזור המרכז יוצאים משלב הרצף הראשי שלהם והופכים לענקים אדומים.

העקביות של טווח ההמונים הייתה מרגשת מכיוון שהיא הצביעה על כך שהרשת העצבית מזהה דפוס הנובע מתהליך פיזי מרכזי בגלקסיות אמיתיות - ומבלי שנדרש לומר ספציפית לעשות זאת. כפי שקו ציין, מחקר זה כצעד גדול קדימה לאסטרונומיה ו- AI, אך עדיין יש לעשות הרבה מחקר:

"סימולציות ה- VELA זכו להצלחה רבה מבחינת לעזור לנו להבין את התצפיות של CANDELS. לאף אחד אין הדמיות מושלמות. כשממשיכים בעבודה זו נמשיך לפתח הדמיות טובות יותר. "

לדוגמה, ההדמיות של הצוות לא כללו את התפקיד שמילא גרעיני Active Galactic (AGN). בגלקסיות גדולות יותר גז ואבק מוחברים על חור שחור מרכזי סופרמאסיבי (SMBH) שבגרעין, הגורם להזרקת גז וקרינה במטוסי ענק. כמה מחקרים אחרונים הראו כיצד הדבר עשוי להשפיע באופן מעצר על היווצרות הכוכבים בגלקסיות.

עם זאת, תצפיות על גלקסיות רחוקות וצעירות יותר הראו עדות לתופעה שנצפתה בהדמיות הצוות, שם גרעינים עתירי גז מובילים לשלב הנאגט הכחול. לדברי קו, שימוש בלמידה מעמיקה לחקר האבולוציה הגלקטית הוא בעל פוטנציאל לחשוף היבטים שלא נתגלו בעבר בנתונים תצפיתיים. במקום לראות גלקסיות כתמונות בזמנים בזמן, אסטרונומים יוכלו לדמות את התפתחותם לאורך מיליארדי שנים.

"למידה עמוקה מחפשת דפוסים, והמכונה יכולה לראות דפוסים כל כך מורכבים שאנו בני האדם לא רואים אותם," אמר. "אנו רוצים לעשות הרבה יותר בדיקות של גישה זו, אך במחקר הוכחת המושג הזה נראה היה כי המכונה מצאה בנתונים בהצלחה את השלבים השונים של התפתחות הגלקסיה שזוהו בהדמיות."

בעתיד יהיו לאסטרונומים נתוני תצפית נוספים לניתוח בזכות פריסת הטלסקופים מהדור הבא כמו זה טלסקופ סקר סינופטי גדול (LSST), ה טלסקופ החלל ג'יימס ווב (JWST), וה טלסקופ סקר אינפרא אדום רחב שדה (ראשית). טלסקופים אלה יספקו מערכי נתונים מסיביים עוד יותר, אשר לאחר מכן ניתן לנתח בשיטות למידת מכונות כדי לקבוע אילו דפוסים קיימים.

אסטרונומיה ובינה מלאכותית, עובדים יחד לשיפור הבנתנו את היקום. אני תוהה אם עלינו לשים את זה למשימה למצוא גם תיאוריה של הכל (ToE)!

Pin
Send
Share
Send

צפו בסרטון: A Journey Through the Brain. Amy Robinson Sterling. TEDxPuraVidaJoven (נוֹבֶמבֶּר 2024).