Комп'ютерна програма навчилася розрізняти галактики подібно до людини

Компьютерний алгоритм, моделлю для якого послужив людський мозок, навчився розпізнавати різні типи галактик, починаючи зі спіральних і закінчуючи еліптичними. Тепер, він здатний допомагати своїм колегам - звіздарям з плоті і крові, скрупульозно виконувати вимотує завдання за класифікацією мільярдів галактик.

Ета самонавчальна програма, здатна вірно визначати тип галактики в 90 відсотках випадків, згідно з повідомленням вчених з Унівсітета Лондона (University College London) і Кембриджа (University of Cambridge) у Великобританії.

Программа повинна допомогти вченим впорається з нескінченним потоком ізображеній галактик, які надходять від таких проектів, як Sloan Digital Sky Survey і the Galaxy Zoo. Мільярди галактик у вивченій нами всесвіту приймають самі різні форми, вони бувають еліптичної, спіральної, неправильної форми.

"Телескопи наступного покоління, які зараз знаходяться на стадії конструювання, створять зображення сотень мільйонів і навіть мільярдів галактик в наступні десять років ", - заявила Менді Банерджі (Manda Banerji), астроном з університету Кембриджу. "Числа бентежать, фізично неможливо перевірити їх все за допомогою людського ока".

Классіфікація типів галактик - це перший крок на шляху розуміння зародження і еволюції галактик.

Более 250 тисяч людей допомагали астрономам класифікувати 60 мільйонів галактик в рамках онлайн-проекту Galaxy Zoo. Астрономи використовували класифікацію Galaxy Zoo, для навчання комп'ютерного алгоритму, який є штучною нейромережею.

Іскуcственная нейросеть здатна аналізувати складні взаємозв'язки між різними змінними, такими як форма, розмір, колір астрофізичних об'єктів, і робити на основі цього висновок про тип аналізованої галактики. Цей алгоритм подібний біологічним нейромережах живих істот.

Прежде ніж протестувати можливості програми, астрономи провели тренування комп'ютерного алгоритму, використовуючи 75 тисяч вже класифікованих астрофізичних об'єктів взятих з проекту Galaxy Zoo. Потім алгоритм класифікував 1 мільйон об'єктів. На основі проведених випробувань, вчені виробили настройку деяких параметрів програми, завдяки чому вдалося досягти рівня правильного визначення типу галактик в 90% случаев.

Создателі програми, зустрілися також з деякими складнощами. Наприклад, алгоритмом складно дається визначення типу червоних спіралей і синіх еліпсів. Ця проблема виникла через недостатнє числа прикладів подібних об'єктів - програмі попросту не вистачило навчає матеріалу.

В дослідження також не включені проміжні типи галактик, наприклад складаються з декількох злилися галактик, які нелегко класифікувати.

Но навіть у такому недосконалому вигляді, автоматична класифікація типу галактик, стане для астрономів, потопаючих в потоці візуальної інформації про галактиках, великою підмогою. В ході недавнього дослідження небесного склепіння, було виявлено, що астрономи недооцінювали число віддалених галактик на 90%.

Человеческіе очі - дуже ефективні в справі розпізнавання візерунків. Розумні обчислювальні техніки, які дозволять нам відтворити це поведінка, дуже важливі, тому що ми починаємо розширювати межі видимого Всесвіту, і відкриваємо більш віддалені галактики ", - заявив Офер Лахав (Ofer Lahav), астрофізик з університету Лондона." Це дослідження - важливий крок у цьому напрямку ". Всі подробиці про головні події дня інформери новостей повідомлять нам.

Орігінал (на англ. Мовою): Space.com

• Метеорные дожди 2025 года: когда, где и как наблюдать лучшие «падающие звёзды»
• Хорошие новости для будущих колонистов Марса: ледники Красной планеты почти полностью состоят из чистого льда
• Смитсоновский институт отказывается отдавать шаттл Discovery, несмотря на план Трампа
• Открытие телескопа James Webb: туманные облака на Плутоне делают его еще холоднее
• Конфликт Маска и Трампа: Под угрозой — не только Dragon, но и будущее американской космонавтики
• Голливудские космические костюмы, которые обманули даже NASA: история Криса Гилмана
• Таинственные полосы на Марсе оказались не следами воды: ИИ изменил представление ученых
• Астрономы исследовали «Кластер Колбаса» на сверхнизких радиочастотах