Искусственный интеллект помогает при идентификации астрономических объектов

16 июня 2022
Искусственный интеллект помогает при идентификации астрономических объектов Классификация небесных объектов представляет собой давнюю астрономическую проблему. Источники разного типа, находящиеся на немыслимо огромных расстояниях, легко перепутать между собой, например, звезду с галактикой, или квазар со сверхновой.

Одно из современных решения этой проблемы было недавно предложено исследователями во главе с Педро Куньей (Pedro Cunha) из Института астрофизики и космических исследований, Португалия, которые попытались решить классическую проблему, создав оригинальный алгоритм машинного обучения под названием SHEEP, способный определять природу астрономических источников.

Алгоритм SHEEP представляет собой программу для обработки данных на основе принципов искусственного интеллекта, которая производит оценку фотометрических красных смещений и использует эту информацию для последующей классификации источников, таких как галактика, квазар или звезда. «Эту фотометрическую информацию легко получить, и поэтому она очень важна при первичном анализе природы наблюдаемых объектов», – сказал Кунья.

«Новизна нашего исследования состоит в том, что перед проведением классификации алгоритм сначала производит оценку фотометрических красных смещений, которые затем добавляет в набор данных как дополнительный вспомогательный параметр для тренировки классификационной модели».

Команда нашла, что добавление этого красного смещения и координат объектов позволяют искусственному интеллекту «понимать» эти объекты в сетке трехмерной карты Вселенной, и они использовали эти величины совместно с цветовой информацией, чтобы производить более точные оценки свойств источников. Например, искусственный интеллект выяснил, что вероятность обнаружить звезды ближе к плоскости Млечного пути выше, чем в направлении полюсов Галактики. Согласно авторам, когда искусственный интеллект начал работать с трехмерной картой Вселенной, точность определения природы источников значительно возросла.

Эта работа стала важной частью современных попыток разработать средства обработки огромного количества данных, производимых современными действующими обзорами неба, такими как Слоуновский цифровой обзор неба, а также планируемыми проектами, такими как Обсерватория имени Веры Рубин, Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), спутник Euclid («Евклид») и космическая обсерватория James Webb («Джеймс Уэбб») НАСА/ЕКА.

Источник: Журнал "Все о космосе"
Заказать звонок
Свяжемся с вами в ближайшее время
Выбрать дату

Мы используем Cookie

Нажимая кнопку «Принять», Вы соглашаетесь с использованием их на сайте.

Принять