Метод машинного обучения, который широко используется в распознавании лиц и в ряде других приложений для распознавания образов и речи, может помочь астрономам, проанализировать изображения галактик и понять, как они формируются и развиваются.
В новом исследовании, принятом к публикации в Astrophysical Journal, исследователи использовали компьютерную модель формирования галактик для обучения ИИ, который оказался на удивление хорошим инструментом для анализа изображений, полученных космическим телескопом Хаббла.
Исследователи генерировали ложные изображения галактик, которые загружали в систему, чтобы та могла распознавать три ключевые фазы эволюции галактик. Затем исследователи предоставили системе большой набор реальных изображений Хаббла для классификации.
Результаты показали замечательный уровень соответствия при классификации нейронными сетями имитируемых и реальных галактик.
“Мы не ожидали, что наша работа окажется успешной. Я поражен, насколько это мощный инструмент”, – сказал соавтор исследования Джоэл Примак (Joel Primack), профессор физики и член Института физики частиц Калифорнийского университета в Санта-Круз.
Галактики являются сложными объектами, которые непрерывно меняют свой внешний вид. Астрономы могут глубже заглянуть во Вселенную и, таким образом, вернуться во времени, чтобы увидеть более ранние этапы развития галактик, однако наблюдение эволюции отдельно взятой галактики возможно только в симуляциях. Следовательно, сравнение смоделированных и реальных галактик может помочь выявить важные этапы их развития.
