Астрофизики научили нейросеть распознавать космические объекты

Технологии наблюдения за далеким космосом развиваются стремительно, и у астрономов появляется все больше информации в визуальном формате. В том числе снимки с радиотелескопов в различных диапазонах. Все эти снимки надо изучить и классифицировать, это огромный объем работы. Чтобы ускорить ее выполнение, специалисты воспользовались возможностями искусственного интеллекта.

Португальские ученые разработали технологию обучения нейросети, которая способна распознавать далекие объекты, делая вывод об их расположении и классификации на основе спектрального анализа.

После обучения компьютерный алгоритм продемонстрировал высокую точность распознания, до 98,5%. Этого астрофизики добились, научив по смещению спектра предполагать местонахождение объекта.

«Мы позволили нейросети использовать данные о расстоянии до объектов, тем самым, научили ее правильно решать, из какого источника они происходят», – рассказал один из разработчиков, профессор Эндрю Хамфри.

Ученые надеются, что их технология позволит изучить уже имеющиеся огромные массивы данных, а также быстро обрабатывать новые, которые будут получены в следующих космических миссиях. В том числе и в той, которая будет запущена в следующем году и будет направлена на поиск новых галактик, а также изучение темной материи. Миссия называется Euclid и ее организует Европейское космическое агентство.