Класіфікацыя нябесных аб'ектаў - старажытная праблема. З крыніцамі на амаль неверагоднай адлегласці даследчыкам часам цяжка адрозніць такія аб'екты, як зоркі, галактыкі, квазары або звышновыя. Даследчыкі Instituto de Astrofísica e Ciências do Espaço (IA) Пэдра Кунья і Эндру Хамфры паспрабавалі вырашыць класічную праблему, стварыўшы SHEEP, алгарытм машыннага навучання, які вызначае прыроду астранамічных крыніц. Эндру Хамфры (IA і Універсітэт Порту, Партугалія) каментуе: «Праблема класіфікацыі нябесных аб'ектаў вельмі складаная з пункту гледжання колькасці і складанасці Сусвету, і штучны інтэлект з'яўляецца вельмі перспектыўным інструментам для такіх задач».
SHEEP - гэта кантраляваны канвеер машыннага навучання, які ацэньвае фотаметрычныя чырвоныя зрушэнні і выкарыстоўвае гэтую інфармацыю для наступнай класіфікацыі крыніц як галактык, квазараў або зорак. Перад выкананнем класіфікацыі SHEEP спачатку ацэньвае фотаметрычныя чырвоныя зрушэнні, якія затым заносяцца ў набор даных у якасці дадатковай функцыі для навучання мадэлі класіфікацыі.
Каманда выявіла, што ўключэнне чырвонага зрушэння і каардынатаў аб'ектаў дазваляе штучнаму інтэлекту (AI) ідэнтыфікаваць іх на трохмернай карце Сусвету, і яны выкарыстоўвалі гэта разам з інфармацыяй аб колеры, каб лепш ацаніць уласцівасці крыніцы. Напрыклад, штучны інтэлект даведаўся, што верагоднасць знайсці зоркі бліжэй да плоскасці Млечнага Шляху вышэй, чым на полюсах галактыкі. Хамфры дадаў: «Калі мы дазволілі штучнаму інтэлекту атрымаць трохмерны выгляд Сусвету, гэта сапраўды палепшыла яго здольнасць прымаць дакладныя рашэнні аб тым, што такое нябесны аб'ект».
Шырокамаштабныя даследаванні, як наземныя, так і касмічныя, такія як Sloan Digital Sky Survey (SDSS), далі вялікую колькасць даных, зрабіўшы рэвалюцыю ў галіне астраноміі. Будучыя даследаванні Абсерваторыі Веры К. Рубін, спектраскапічнага прыбора цёмнай энергіі (DESI), касмічнай місіі "Еўклід" (ESA) або касмічнага тэлескопа Джэймса Уэба (NASA/ESA) будуць працягваць даваць больш падрабязную інфармацыю і выявы. Аднак аналіз усіх даных традыцыйнымі метадамі можа заняць шмат часу. ШІ або машыннае навучанне будзе мець вырашальнае значэнне для аналізу і найлепшага навуковага выкарыстання гэтых новых даных.
Пэдра Кунья кажа: «Адна з самых захапляльных частак - гэта тое, як машыннае навучанне дапамагае нам лепш зразумець сусвет. Наша метадалогія паказвае нам магчымы шлях, адначасова ствараючы новыя ў працэсе. Гэта выдатны час для астраноміі».
Візуалізацыя і спектраскапічныя даследаванні з'яўляюцца адным з асноўных рэсурсаў для разумення бачнага змесціва Сусвету. Дадзеныя гэтых аглядаў дазваляюць праводзіць статыстычныя даследаванні зорак, квазараў і галактык, а таксама адкрываць больш незвычайныя аб'екты.
Вы можаце дапамагчы Украіне змагацца з расейскімі захопнікамі. Лепшы спосаб зрабіць гэта - ахвяраваць сродкі Узброеным сілам Украіны праз Выратаваць жыццё або праз афіцыйную старонку НБУ.
Чытайце таксама: