Тысячи галактик были классифицированы в мгновение ока

Тысячи галактик были классифицированы в мгновение ока

Астрономы разработали и «натренировали» компьютерную программу, способную классифицировать десятки тысяч галактик в течение всего лишь нескольких секунд, в то время как обычно решение этой задачи занимает несколько месяцев.

В новом исследовании астрофизики из Австралии использовали алгоритм машинного обучения для ускорения процесса, который обычно осуществляется вручную профессиональными астрономами и помогающими им астрономами-любителями со всего мира.

«Галактики отличаются обилием разнообразных форм и размеров, — сказал главный автор Митчелл Кавана (Mitchell Cavanagh) из филиала Международного центра радиоастрономических исследований в Университете Западной Австралии.

«Классификация галактик по формам представляет собой важный этап понимания процессов их формирования и эволюции, и она даже может помочь пролить новый свет на природу самой Вселенной».

Кавана сказал, что по мере появления все новых и новых обширных обзоров неба астрономы все чаще сталкиваются с проблемами нехватки времени на обработку полученных снимков галактик.

«Мы будем наблюдать несколько миллионов галактик на протяжении нескольких ближайших лет. Иногда астрономы-любители помогают нам в идентификации галактик по снимкам в рамках проекта Galaxy Zoo – но нам все равно не хватает времени!»

Здесь и появляются так называемые конволюционные нейронные сети. В современном высокотехнологичном мире компьютерные программы этого класса встречаются повсюду, начиная от анализа медицинских снимков и вплоть до анализа биржевых котировок.

В последние годы конволюционные нейронные сети получили широкое распространение в астрономии. Обычно они используются для получения ответа на вопрос, является ли галактика спиральной или нет, однако эта новая нейтронная сеть использует многоклассовую классификацию – отвечая на вопрос, является ли галактика эллиптической, линзовидной, спиральной или неправильной. Это позволяет достичь большей точности, в сравнении с существующими нейронными сетями, пояснили авторы.

Самые свежие новости медицины в нашей группе на Одноклассниках

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>