Los investigadores de UC Santa Cruz han desarrollado un nuevo y poderoso programa de computadora llamado Morpheus que puede analizar datos de imágenes astronómicas píxel por píxel para identificar y clasificar todas las galaxias y estrellas en grandes conjuntos de datos de encuestas de astronomía.
Morpheus es un marco de aprendizaje profundo que incorpora una variedad de tecnologías de inteligencia artificial desarrolladas para aplicaciones como el reconocimiento de imagen y habla. Brant Robertson, profesor de astronomía y astrofísica que dirige el Grupo de Investigación de Astrofísica Computacional en la Universidad de California en Santa Cruz, dijo queEl rápido aumento del tamaño de los conjuntos de datos de astronomía ha hecho que sea esencial automatizar algunas de las tareas que tradicionalmente realizan los astrónomos.
"Hay algunas cosas que simplemente no podemos hacer como humanos, por lo que tenemos que encontrar formas de usar las computadoras para hacer frente a la gran cantidad de datos que vendrán en los próximos años a partir de grandes proyectos de encuestas astronómicas", dijo.
Robertson trabajó con Ryan Hausen, un estudiante graduado de ciencias de la computación en la Escuela de Ingeniería Baskin de la UCSC, que desarrolló y probó Morpheus en los últimos dos años. Con la publicación de sus resultados el 12 de mayo en el Serie de suplemento de revista astrofísica , Hausen y Robertson también están publicando el código Morpheus públicamente y ofrecen demostraciones en línea.
Las morfologías de las galaxias, desde las galaxias de disco giratorio como nuestra propia Vía Láctea hasta las galaxias elípticas y esferoidales amorfas, pueden informar a los astrónomos sobre cómo se forman y evolucionan las galaxias a lo largo del tiempo. Encuestas a gran escala, como el Legacy Survey of Space and Time LSST, que se llevará a cabo en el Observatorio Vera Rubin, actualmente en construcción en Chile, generará enormes cantidades de datos de imágenes, y Robertson ha estado involucrado en la planificación de cómo usar esos datos para comprender la formación y evolución de las galaxias.800 imágenes panorámicas cada noche con una cámara de 3.200 millones de píxeles, que registra todo el cielo visible dos veces por semana.
"Imagina si fueras a los astrónomos y les pidieras que clasificaran miles de millones de objetos, ¿cómo podrían hacer eso? Ahora podremos clasificar automáticamente esos objetos y usar esa información para aprender sobre la evolución de las galaxias", dijo Robertson.
Otros astrónomos han utilizado la tecnología de aprendizaje profundo para clasificar las galaxias, pero los esfuerzos anteriores generalmente han implicado la adaptación de algoritmos de reconocimiento de imágenes existentes, y los investigadores han alimentado los algoritmos para clasificar las imágenes de galaxias seleccionadas. Hausen construyó Morpheus desde cero específicamente para astronomíadatos de imagen, y el modelo utiliza como entrada los datos de imagen originales en el formato de archivo digital estándar utilizado por los astrónomos.
Robertson dijo que la clasificación a nivel de píxeles es otra ventaja importante de Morpheus. "Con otros modelos, hay que saber que hay algo allí y alimentar al modelo con una imagen, y clasifica toda la galaxia a la vez", dijo Morpheus.descubre las galaxias por usted y lo hace píxel por píxel, por lo que puede manejar imágenes muy complicadas, donde puede tener una esferoidal justo al lado de un disco. Para un disco con una protuberancia central, clasifica la protuberancia por separado.poderoso."
Para entrenar el algoritmo de aprendizaje profundo, los investigadores utilizaron información de un estudio de 2015 en el que docenas de astrónomos clasificaron alrededor de 10,000 galaxias en imágenes del Telescopio Espacial Hubble de la encuesta CANDELS. Luego aplicaron Morpheus a los datos de imagen de los Campos Legacy de Hubble,que combina observaciones tomadas por varias encuestas de campo profundo del Hubble.
Cuando Morpheus procesa una imagen de un área del cielo, genera un nuevo conjunto de imágenes de esa parte del cielo en la que todos los objetos están codificados por colores según su morfología, separando los objetos astronómicos del fondo e identificando fuentes puntualesestrellas y diferentes tipos de galaxias. La salida incluye un nivel de confianza para cada clasificación. Al ejecutarse en la supercomputadora lux de UCSC, el programa genera rápidamente un análisis de píxel por píxel para todo el conjunto de datos.
"Morpheus proporciona detección y clasificación morfológica de objetos astronómicos a un nivel de granularidad que actualmente no existe", dijo Hausen.
Una visualización interactiva de los resultados del modelo Morpheus para GOODS South, una encuesta de campo profundo que tomó imágenes de millones de galaxias, se ha publicado públicamente. Este trabajo fue apoyado por la NASA y la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - Santa Cruz . Original escrito por Tim Stephens. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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