Даже на нечетких снимках: ИИ научили искать далекие галактики

ИИ научился находить далекие галактики на нечетких снимках.

Программа под названием Morpheus создана учеными из Калифорнийского университета, их работа опубликована в журнале Astrophysical Journal.

Морфология галактик от вращающихся дисковых галактик, подобных нашему Млечному пути, до аморфных эллиптических и сфероидальных галактик, может рассказать астрономам о том, как они образуются и развиваются со временем.

Крупномасштабные исследования, такие как проект LSST, который будет проводиться в обсерватории Вера-Рубина в Чили, позволят получить огромные объемы данных. В сутки LSST будет снимать более 800 панорамных снимков с помощью камеры с разрешением 3,2 млрд пикселей, захватывая все видимое небо Южного полушария два раза в неделю.

Хотя разрешение у телескопа будет довольно большим, снимки не будут очень четкими, — а на их ручной анализ уйдут десятилетия. Для автоматизации поиска объектов на снимках таких крупномасштабных исследований ученые создали ИИ Morpheus.

Для обучения нейросети ученые загрузили в нее данные крупномасштабного исследования 2015 года — снимки, на которых астрономы уже нашли более 10 тыс. галактик. Затем ИИ тренировался на поиск галактик на снимках, сделанных телескопом Hubble.

В результате система научилась анализировать объекты на снимках, отделяя их от фона и проверяя, соответствует ли их размер, форма и другие параметры предмету поиска — в данном случае далеким галактикам. Затем система сама проводит проверку на достоверность полученных данных.