Oamenii de știință din China au reușit un progres uimitor, construind un model AI care poate cartografia fiecare stea, galaxie sau quasar îndepărtat de pe cer, mult mai rapid. Instrumentul lor a reușit deja să clasifice peste 27 de milioane de obiecte cosmice pe o zonă vastă a cerului.
Dar nu e vorba doar de a economisi timp – acest AI ar putea transforma complet modul în care explorăm și înțelegem universul, permițând analiza unor seturi mari de date și descoperirea unor modele ascunse sau obiecte rare care anterior au fost omise.
Echipa, condusă de cercetători de la Observatoarele Yunnan, a abordat o problemă veche din astronomie: multe stele și quasari arată la fel în imagini – doar niște puncte mici și strălucitoare. Galaxiile, în funcție de distanță, pot părea și ele la fel de mici.
A te baza doar pe aspectul vizual (forma sau structura) duce adesea la confuzii. Utilizarea spectrului de energie luminoasă (SED – distribuția spectrală a energiei) ajută, dar nu e suficientă, mai ales în cazul obiectelor slabe sau foarte îndepărtate.
Așadar, cercetătorii au creat o rețea neuronală – un tip de inteligență artificială care învață din date. Aceasta poate gestiona două tipuri de informații simultan: trăsăturile morfologice (aspectul obiectului) și caracteristicile SED (modul în care luminozitatea variază în funcție de lungimea de undă).
Această abordare duală i-a permis modelului să distingă mai bine între stele, galaxii și quasari. Modelul a fost antrenat pe surse confirmate spectroscopic din baza de date Sloan Digital Sky Survey – ediția a 17-a, una de încredere.
Modelul a clasificat cu succes peste 27 de milioane de obiecte.
„Această rețea neuronală multimodală (MNN) folosește cu succes informații morfologice și SED pentru o clasificare eficientă și robustă a stelelor, quasarilor și galaxiilor în marile sondaje fotometrice”, notează autorii studiului.
Pentru a verifica fiabilitatea, modelul a fost aplicat și pe alte seturi de date. Când a fost testat pe 3,4 milioane de obiecte din misiunea Gaia, în principal stele cu distanțe și mișcări cunoscute, a clasificat corect 99,7% ca fiind stele. Un rezultat similar a fost obținut și cu datele din sondajul GAMA, unde modelul a identificat corect 99,7% dintre galaxii și quasari, scrie InterestingEngineering.
Modelul a reușit să corecteze și erori anterioare – unele obiecte etichetate ca „stele” în cataloage mai vechi s-au dovedit a fi galaxii, iar AI-ul le-a reîncadrat corect. Asta înseamnă că ar putea ajuta și la îmbunătățirea bazelor de date astronomice existente.
Cercetătorii plănuiesc acum să îmbunătățească modelul pentru a putea gestiona și obiecte mai slabe și să-l adapteze pentru sondaje viitoare.
Studiul a fost publicat în The Astrophysical Journal.
Telescopul Webb a descoperit galaxii „adormite” în primele sute de milioane de ani după Big Bang
Telescopul Webb a dezvăluit o structură rară formată din ciocnirea a două galaxii neobișnuite
Telescopul James Webb a detectat galaxii minuscule care ar fi transformat Universul
Ciudățenie cosmică! Mai multe galaxii „care se uită” înspre Pământ, descoperite de cercetători