Искусственный интеллект способен распознавать отдалённые галактики

Исследователи научили программу искусственного интеллекта, используемую для распознавания лиц на Facebook, чтобы идентифицировать галактики в глубоком космосе.

Искусственный интеллект способен распознавать отдалённые галактикиИсследователи научили программу искусственного интеллекта, используемую для распознавания лиц на Facebook, чтобы идентифицировать галактики в глубоком космосе.

Результатом является бот AI под названием ClaRAN, который сканирует изображения, сделанные радиотелескопами. Его задача: определить радиогалактики - галактики, которые излучают мощные радиоструны из сверхмассивных черных дыр в их центре.

ClaRAN является детищем крупного специалиста по данным доктора ЧэньВу и астронома доктора Айви Вонга из Университета Западной Австралии, узла Международного центра радиоастрономических исследований (ICRAR).

Чёрные дыры, мешающие исследованиям

Доктор Вонг сказал, что черные дыры были найдены в центре большинства, если не всех, галактик.

«Эти сверхмассивные черные дыры изредка извергают струи, которые можно увидеть с помощью радиотелескопа», - сказала она. «Со временем, струи могут простираться далеко от своих галактик-хозяев, что затрудняет выяснение местоположения галактик при помощи традиционных компьютерных систем. «Это то, чему мы пытаемся научить ClaRAN».

Применение ClaRAN

Доктор Ву сказал, что ClaRAN был сделан на основе открытой версии программного обеспечения для обнаружения объектов Microsoft и Facebook. Он сказал, что программа была полностью переделана и обучена распознавать галактики вместо людей. Сам ClaRAN также доступен на GitHub вместе с открытым исходным кодом.

Доктор Вонг сказал, что предстоящее исследование ЭВС с использованием AustralianSquareKilometreArrayPathfinder (ASKAP), основанного на WA, должно было наблюдать до 70 миллионов галактик за всю историю Вселенной. По ее словам, традиционные компьютерные алгоритмы смогли правильно идентифицировать 90 процентов источников.

Искусственный интеллект способен распознавать отдалённые галактики

«Это все еще оставляет 10 процентов, или семь миллионов «трудных»галактик, которые должны быть изучены человеком из-за сложности их расширенных структур», - сказал доктор Вонг. Доктор Вонг ранее использовал гражданскую науку, чтобы обнаружить галактики в рамках проекта RadioGalaxyZoo. «Если ClaRAN уменьшит количество источников, для которых требуется визуальная классификация до одного процента, это означает, что нашим ученым-гражданам больше времени придется смотреть на новые типы галактик», - сказала она.

Программирование 2.0

Высокоточный каталог, созданный добровольцами радиолога Галактики, был использован для обучения ClaRAN, для определения местонахождения струн. Доктор Ву сказал, что ClaRAN был примером новой парадигмы под названием «программирование 2.0».

«Все, что вы делаете, - создаёте огромную нейронную сеть, даёте ей массу данных и возможность понять, как настроить внутренние подключения, чтобы генерировать ожидаемый результат», - сказал он. «Новое поколение программистов тратит 99% своего времени на создание наборов данных лучшего качества, а затем обучает алгоритмы ИИ для оптимизации остальных.Это будущее программирования».Доктор Вонг сказал, что ClaRAN имеет огромные возможности для обработки наблюдений в телескопе.

«Если мы сможем начать внедрять эти более продвинутые методы для наших исследований в следующем поколении, мы сможем улучшить их результаты», - сказала она. «Нет смысла использовать 40-летние методы для новых данных, потому что мы пытаемся исследовать Вселенную дальше, чем когда-либо прежде».



Автор статьи: Виктор Булавин