Hành trình Khoa học, Không gian và Thời gian!
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một chương trình máy tính mới mạnh mẽ có tên Morpheus có thể phân tích pixel dữ liệu hình ảnh thiên văn theo pixel để xác định và phân loại tất cả các thiên hà và các ngôi sao trong các tập dữ liệu lớn từ các khảo sát thiên văn. Morpheus là một khung học tập sâu, kết hợp nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo được phát triển cho các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
Các nhà nghiên cứu tại UC Santa Cruz đã phát triển một chương trình máy tính mới mạnh mẽ có tên Morpheus có thể phân tích pixel dữ liệu hình ảnh thiên văn theo pixel để xác định và phân loại tất cả các thiên hà và các ngôi sao trong các tập dữ liệu lớn từ các cuộc khảo sát thiên văn.
Morpheus là một khung học tập sâu kết hợp nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo được phát triển cho các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh và giọng nói. Brant Robertson, giáo sư thiên văn học và vật lý thiên văn, người đứng đầu Nhóm nghiên cứu Vật lý thiên văn điện toán tại UC Santa Cruz, cho biết kích thước tăng nhanh chóng của các bộ dữ liệu thiên văn đã khiến nó trở nên cần thiết để tự động hóa một số nhiệm vụ mà các nhà thiên văn học thực hiện.
“Có một số điều chúng ta đơn giản không thể làm như con người, vì vậy chúng ta phải tìm cách sử dụng máy tính để đối phó với lượng dữ liệu khổng lồ sẽ xuất hiện trong vài năm tới từ các dự án khảo sát thiên văn lớn”.
Robertson đã làm việc với Ryan Hausen, một sinh viên tốt nghiệp ngành khoa học máy tính tại Trường Kỹ thuật Baskin của UCSC, người đã phát triển và thử nghiệm Morpheus trong hai năm qua. Với việc công bố kết quả của họ vào ngày 12 tháng 5 trong Series Bổ sung Tạp chí Vật lý Thiên văn (Astrophysical Journal Supplement Series), Hausen và Robertson cũng đang phát hành mã Morpheus công khai và cung cấp các cuộc biểu tình trực tuyến.
Hình thái của các thiên hà, từ các thiên hà đĩa quay như Dải Ngân hà của chúng ta đến các thiên hà hình elip và hình cầu vô định hình, có thể cho các nhà thiên văn biết về cách các thiên hà hình thành và phát triển theo thời gian. Các cuộc khảo sát quy mô lớn như Khảo sát không gian và thời gian (LSST) được thực hiện tại Đài thiên văn Vera Rubin hiện đang được xây dựng ở Chile sẽ tạo ra một lượng lớn dữ liệu hình ảnh và Robertson đã tham gia vào kế hoạch sử dụng nó dữ liệu để hiểu sự hình thành và tiến hóa của các thiên hà. LSST sẽ chụp hơn 800 bức ảnh toàn cảnh mỗi đêm với camera 3,2 tỷ pixel, ghi lại toàn bộ bầu trời có thể nhìn thấy hai lần mỗi tuần.
“Hãy tưởng tượng nếu bạn đến các nhà thiên văn học và yêu cầu họ phân loại hàng tỷ vật thể – làm thế nào họ có thể làm điều đó? Bây giờ chúng ta sẽ có thể tự động phân loại các vật thể đó và sử dụng thông tin đó để tìm hiểu về sự tiến hóa của thiên hà”, Robertson nói.
Các nhà thiên văn học khác đã sử dụng công nghệ học sâu để phân loại các thiên hà, nhưng những nỗ lực trước đây thường liên quan đến việc điều chỉnh các thuật toán nhận dạng hình ảnh hiện có và các nhà nghiên cứu đã cho các thuật toán sắp xếp các hình ảnh của các thiên hà được phân loại. Hausen đã xây dựng Morpheus từ cơ sở đặc biệt cho dữ liệu hình ảnh thiên văn và mô hình sử dụng làm đầu vào dữ liệu hình ảnh gốc ở định dạng tệp kỹ thuật số tiêu chuẩn được sử dụng bởi các nhà thiên văn học.
Phân loại cấp độ pixel là một lợi thế quan trọng khác của Morpheus. Với các mô hình khác, chúng ta phải biết có một cái gì đó ở đó và cung cấp cho mô hình một hình ảnh và nó phân loại toàn bộ thiên hà cùng một lúc. Morpheus phát hiện ra các thiên hà cho chúng ta và thực hiện từng pixel theo pixel, vì vậy nó có thể xử lý các hình ảnh rất phức tạp, trong đó chúng ta có thể có một hình cầu ngay bên cạnh một đĩa. Đối với một đĩa có phần lồi trung tâm, nó phân loại phần phình ra một cách riêng biệt, nó rất mạnh mẽ.
Để đào tạo thuật toán học sâu, các nhà nghiên cứu đã sử dụng thông tin từ một nghiên cứu năm 2015, trong đó hàng chục nhà thiên văn học đã phân loại khoảng 10.000 thiên hà trong hình ảnh của Kính viễn vọng Không gian Hubble từ khảo sát của CANDELS. Sau đó, họ đã áp dụng Morpheus vào dữ liệu hình ảnh từ Trường di sản Hubble, kết hợp các quan sát được thực hiện bởi một số khảo sát trường sâu Hubble.
Khi Morpheus xử lý hình ảnh của một khu vực trên bầu trời, nó sẽ tạo ra một bộ hình ảnh mới về phần bầu trời trong đó tất cả các vật thể được mã hóa màu dựa trên hình thái của chúng, tách các vật thể thiên văn khỏi nền và xác định nguồn điểm (sao ) và các loại thiên hà khác nhau. Đầu ra bao gồm một mức độ tin cậy cho mỗi phân loại. Chạy trên siêu máy tính lux của UCSC, chương trình nhanh chóng tạo ra phân tích từng pixel cho toàn bộ tập dữ liệu.
Morpheus cung cấp sự phát hiện và phân loại hình thái của các vật thể thiên văn ở mức độ chi tiết hiện không tồn tại.
Một hình ảnh tương tác của kết quả mô hình Morpheus cho “HÀNG HOÁ”, một cuộc khảo sát thực địa sâu rộng chụp hàng triệu thiên hà, đã được công bố công khai. Công trình này được NASA và Quỹ khoa học quốc gia hỗ trợ.
Nguồn truyện:
Tài liệu được cung cấp bởi Đại học California – Santa Cruz . Bản gốc được viết bởi Tim Stephens. Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.
Tạp chí tham khảo :