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.
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
