Taevaobjektide klassifitseerimine on iidne probleem. Kuna allikad asuvad peaaegu uskumatul kaugusel, on teadlastel mõnikord raske eristada selliseid objekte nagu tähed, galaktikad, kvasarid või supernoovad. Seda teevad Instituto de Astrofísica e Ciênciase teadlased Espaço (IA) Pedro Cunha ja Andrew Humphrey püüdsid lahendada klassikalist probleemi, luues SHEEP-i, masinõppe algoritmi, mis määrab astronoomiliste allikate olemuse. Andrew Humphrey (IA ja Porto ülikool, Portugal) kommenteerib: "Taevaobjektide klassifitseerimise probleem on universumi arvu ja keerukuse poolest väga keeruline ning tehisintellekt on selliste ülesannete jaoks väga paljulubav tööriist."
SHEEP on järelevalve all masinõppe torujuhe, mis hindab fotomeetrilisi punanihkeid ja kasutab seda teavet, et klassifitseerida allikad galaktikate, kvasarite või tähtedena. Enne klassifitseerimist hindab SHEEP esmalt fotomeetrilisi punanihkeid, mis seejärel lisatakse klassifitseerimismudeli koolitamiseks andmekogumisse.
Meeskond leidis, et objektide punanihke ja koordinaatide kaasamine võimaldas tehisintellektil (AI) neid universumi XNUMXD-kaardil tuvastada ning nad kasutasid seda koos värviteabega allika omaduste paremaks hindamiseks. Näiteks on tehisintellekt õppinud, et Linnutee tasapinnale lähemal olevate tähtede leidmise tõenäosus on suurem kui galaktika poolustel. Humphrey lisas: "Kui lubasime tehisintellektil saada universumist kolmemõõtmelist vaadet, parandas see tõesti tema võimet teha täpseid otsuseid selle kohta, mis taevaobjekt täpselt on."
Suuremahulised uuringud, nii maapealsed kui ka kosmosepõhised, nagu Sloan Digital Sky Survey (SDSS), on andnud suurel hulgal andmeid, muutes astronoomia valdkonna revolutsiooniliseks. Vera K. Rubini vaatluskeskuse, Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), Euclid kosmosemissiooni (ESA) või James Webbi kosmoseteleskoobi (NASA/ESA) tulevased uuringud pakuvad üksikasjalikumat teavet ja pildistamist. Kõigi andmete analüüs traditsiooniliste meetoditega võib aga olla aeganõudev. AI või masinõpe on nende uute andmete analüüsimisel ja parimal teaduslikul kasutamisel kriitilise tähtsusega.
Pedro Cunha ütleb: "Üks põnevamaid osi on näha, kuidas masinõpe aitab meil universumit paremini mõista. Meie metoodika näitab meile võimalikku teed, luues samal ajal uusi. See on astronoomia jaoks suurepärane aeg."
Pildistamine ja spektroskoopilised uuringud on üks peamisi ressursse universumi nähtava sisu mõistmiseks. Nende ülevaadete andmed võimaldavad meil teha tähtede, kvasarite ja galaktikate statistilisi uuringuid ning avastada ebatavalisemaid objekte.
Saate aidata Ukrainal võidelda Vene sissetungijate vastu. Parim viis selleks on annetada raha Ukraina relvajõududele läbi Päästa elu või ametliku lehe kaudu NBU.
Loe ka: