Искусственный интеллект поможет распознавать астрономические объекты

Астрономы разработали систему распознавания космических объектов на основе машинного обучения. Она будет анализировать данные, собранные космическими аппаратами и определить место объекта во Вселенной.

Искусственный интеллект для распознавания космических объектов

Ученые из португальского Института астрофизики и космических наук создали алгоритм для распознавания космических объектов. Система под названием SHEEP основана на технологии машинного обучения, которое уже применяли для поиска внеземных цивилизаций.

Как и все подобные алгоритмы SHEEP работает по принципу сита. Сначала его «научили» на определенной выборке объектов, что определенный набор характеристик соответствует определенному типу объектов. Приблизительно так же работает программа распознавания лиц. А дальше через систему прогоняют весь необходимый объем данных, и она сортирует объекты по категориям.

SHEEP будет работать с фотометрическими данными и спектрами объектов, собранными в таких крупных каталогах, как Слоановский Цифровой Обзор Неба. В будущем эту технологию предлагается применить к данным Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI), космическому телескопу Euclid (ESA) и James Webb Space Telescope.

Понравился контент? Подписывайся на наше сообщество и получай больше про космос Печатные журналы, события и общение в кругу космических энтузиастов Подписаться на сообщество

Как отличить галактику от звезды

Задача распознавания образов в современной астрономии очень актуальна. Дело в том, что современные инструменты позволяют увидеть на небе миллионы и миллиарды объектов. Но ни об одном из них неизвестно, звезда ли это, квазар, галактика или планета. Все, что о них известно – это интенсивность излучения на определенной частоте и данные спектроскопии.

Но для SHEEP этого будет достаточно. Искусственный интеллект будет анализировать красное смещение в линиях спектра и на основе этих данных будет определять расстояние до объекта. При этом она будет размещать его на своей внутренней карте Вселенной. Более подробно об этом можно прочитать в статье, опубликованной в Astronomy & Astrophysics.

А зная расстояние до объекта и его характеристики излучения легко установить, к какому типу он принадлежит. Таким образом, можно за короткий срок классифицировать миллионы объектов. Раньше это приходилось делать вручную, что очень замедляло работу.

По материалам: phys.org

Только самые интересные новости и факты в нашем Telegram-канале!

Присоединяйтесь: https://t.me/ustmagazine