• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
30.05.2022
Сергей Васильев
1 507

Нейросеть распознает космические объекты на снимках телескопов

4.7

Португальские астрофизики обучили искусственный интеллект автоматически определять галактики, звезды и квазары на снимках миллионов далеких светил.

Европейский зонд Euclid соберет фотометрию для самых далеких галактик
Европейский зонд Euclid соберет фотометрию для самых далеких галактик / ©ESA, C. Carreau

Классификация космических объектов на астрономических снимках не так проста, как может показаться. Находясь на огромных расстояниях, они выглядят как слабые, часто размытые светящиеся точки. Глядя на них, часто сложно сказать, с чем мы имеем дело — звездой или галактикой, сверхновой или квазаром. В то же время масштабные обзоры неба, которые проводят в последние десятилетия, собрали колоссальные массивы снимков, нуждающиеся в таком анализе. Проводить его традиционными методами слишком тяжело и долго.

Поэтому ученые из Португалии решили автоматизировать задачу и использовать для этого искусственный интеллект. Педро Кунха (Pedro Cunha) и Эндрю Хамфри (Andrew Humphrey) из Института астрофизики и космических наук (IA) разработали модель SHEEP, способную быстро и точно классифицировать далекие космические объекты на снимках телескопов. Детали проекта они приводят в статье, опубликованной в журнале Astronomy & Astrophysics.

SHEEP — модель машинного обучения с подкреплением, которая использует спектры и координаты космических объектов, а также определяет фотометрическое красное смещение, чтобы точнее классифицировать их. Красное смещение вместе с координатами позволяет системе оценить примерное положение источника в пространстве, чтобы лучше распознавать его. Например, если объект находится в плоскости Млечного Пути, он с большей вероятностью будет звездой, а если вне этой плоскости — удаленной галактикой.

Для демонстрации работы SHEEP авторы проанализировали с его помощью обширные базы данных обзоров SDSS (сделанного наземными инструментами) и WISE (сделанного одноименным космическим телескопом), содержащие фотометрические данные для примерно трех с половиной миллионов далеких источников. Точность определения алгоритмом звезд составила 98,5 процента, галактик — 96,7 процента, а квазаров (активных ядер молодых галактик) — 99 процентов.

«Позволив искусственному интеллекту включать данные о положении источников в пространстве, мы улучшили его способность принимать правильные решения о природе этих источников», — рассказал профессор Хамфри. Ученые надеются, что их система поможет находить интересные объекты в огромных массивах данных, которые появятся в ближайшее время — в частности, благодаря новой космической миссии ESA Euclid. Аппарат готовится к запуску в 2023 году и займется сверхточным измерением красных смещений далеких галактик.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Сегодня, 09:50
Михаил Орлов

Переход к паразитизму вызывает характерные изменения у самых разных существ. Авторы нового исследования узнали, как он повлиял на геномы растений, ставших «настолько паразитическими», что от них остался только клубень-химера с грибовидными соцветиями.

Позавчера, 08:22
Михаил Орлов

Долгое время ученые не могли понять, как среди бедной почвы бассейна Амазонки появились небольшие участки черной плодородной земли. Из нового исследования следует, что аборигены Америки создали их намеренно. Они целенаправленно собирали и перерабатывали органику, чтобы улучшить возделываемую почву.

22 сентября
ЮУрГУ

Научный коллектив Института лингвистики и международных коммуникаций ЮУрГУ создал уникальный интернет-портал, представляющий собой большой банк данных об интерпретациях в русской лингвокультуре важных общечеловеческих ценностей и других ментальных категорий. Ученые исследовали ассоциации обывателей для таких ценностей, как «образование», «карьера», «Родина», а также для концепта «страх».

Сегодня, 09:50
Михаил Орлов

Переход к паразитизму вызывает характерные изменения у самых разных существ. Авторы нового исследования узнали, как он повлиял на геномы растений, ставших «настолько паразитическими», что от них остался только клубень-химера с грибовидными соцветиями.

21 сентября
Дарья

Распространенное мнение о том, что подавление негативных мыслей может быть вредным и даже опасным для психического здоровья, признали ошибочным. К такому выводу пришли ученые из Кембриджского университета (Великобритания).

Позавчера, 08:22
Михаил Орлов

Долгое время ученые не могли понять, как среди бедной почвы бассейна Амазонки появились небольшие участки черной плодородной земли. Из нового исследования следует, что аборигены Америки создали их намеренно. Они целенаправленно собирали и перерабатывали органику, чтобы улучшить возделываемую почву.

31 августа
Сергей Васильев

Вопреки предсказаниям, кислород-28 оказался крайне неустойчивым. Физики не успели даже зарегистрировать такие ядра, хотя теоретически они должны быть дважды магическими, а значит — особенно стабильными.

31 августа
Дарья Губина

Тотальная память — плохо для мозга. Чтобы детально запомнить событие, стоит о нем вспоминать как можно реже. Чем больше вы знаете по теме, тем больше новой информации вы запомните. Но если информации будет слишком много, то не вся она будет зафиксирована в мозге. Naked Science разбирается, как сегодня ученые, нейробиологи и психологи объясняют способности нашего мозга запоминать и учиться.

20 сентября
Ольга Иванова

Исследователи из Швеции и Великобритания узнали, что «правило деревьев» да Винчи, который считал, что толщина всех веток дерева на любой его высоте, сложенная вместе, равна толщине ствола, ошибочно на микроуровне.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий

Подтвердить?
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: