Нейросеть нашла «голубые самородки» в галактиках

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИРабота разума и сознаниеВнедрение ИИРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информации

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru

ESA/Hubble & NASA

Астрономы использовали искусственный интеллект для поиска «голубых самородков» в центральном регионе растущих галактик, сообщают исследователи в статье, принятой к публикации в Astrophysical Journal. Этим термином обозначают регион активного звездообразования, где в облаках газа рождаются новые светила.

Галактики эволюционируют многие миллиарды лет и в течение своей жизни проходят разные стадии роста. Протекающие в них физические процессы исследователи изучают, как правило, по снимкам, которые позволяют нам увидеть объект в конкретный момент времени. Понять, как выглядела галактика в прошлом, а также какой она станет в будущем, возможно только благодаря симуляции. Сравнивая полученные модели с реальными данными, астрономы могут узнать важные детали, а также сделать прогнозы.

Активное развитие технологий машинного обучения в последние годы позволяет применять алгоритмы искусственного интеллекта в самых разных областях, в том числе и в астрономии. Многие работы показывают, что нейросети справляются гораздо лучше с анализом снимков, чем это делают люди. Во многом это объясняется тем, что компьютер способен обработать большее количество данных и заметить закономерности, на которые человек не обратит внимание.

Авторы новой работы под руководством Марка Уэрта-Компани (M. Huertas-Company) из Университета Сорбонны использовали сверточную нейросеть для поиска «голубых самородков» (blue nugget) — областей в центре молодых галактик, где находятся недавно рожденные голубые звезды. Для обучения алгоритма астрономы использовали изображения галактик на разной стадии эволюции (до «голубого самородка», во время и после него), которые были сгенерированы в ходе симуляции. В выборку, которая использовалась для обучения и тестов, вошло около десяти тысяч изображений.

Верхний ряд — изображения молодой галактики на разных этапах эволюции, сгенерированные в симуляциях; средний ряд — те же изображения, как если бы их получил «Хаббл»; нижний ряд — реальные снимки телескопа после классификации

M. Huertas-Company et al. / ArXiv.org

После того, как нейросеть смогла отличать снимки галактик с «голубыми самородками» со средней точностью 80 процентов, ее использовали для анализа реальных данных. Астрономы взяли снимки галактик с красным смещением z от 1 до 3 из обзора CANDELS, выполненного «Хабблом». Ученые обнаружили, что «голубые самородки» обнаруживаются преимущественно в галактиках, чья масса равна 109.2?10.3 масс Солнца, причем на всех значениях z. Полученные данные соответствовали предсказаниям теоретических моделей. «Возможно, галактики, попадающие в этот диапазон размеров, имеют правильную массу для протекающего физического процесса», — заключил один из авторов работы, почетный профессор астрофизики в Университете Санта-Круз Дэвид Ку (David Koo).

Системы искусственного интеллекта уже неоднократно использовались астрономами для работы со снимками. В прошлом компьютер смог найти шесть тысяч новых кратеров на Луне, предсказать обитаемость планет, а также определить кандидатов для поиска газопылевого диска, в котором обычно рождаются новые небесные тела. О том, как работают нейросети с изображениями, читайте в материале «На выставке Ван Гога».

Кристина Уласович


Источник: nplus1.ru



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: