天文學(xué)家將AI人工智能應(yīng)用于斯巴魯望遠(yuǎn)鏡拍攝的遙遠(yuǎn)宇宙超寬視場(chǎng)圖像，并在這些圖像中實(shí)現(xiàn)了非常高的發(fā)現(xiàn)和分類螺旋星系的精度，這項(xiàng)技術(shù)與公民科學(xué)相結(jié)合，有望在未來(lái)產(chǎn)生更多的發(fā)現(xiàn)。

一個(gè)主要由來(lái)自日本國(guó)立天文臺(tái)(NAOJ)天文學(xué)家組成的研究小組，應(yīng)用了一種深度學(xué)習(xí)技術(shù)（AI人工智能），對(duì)斯巴魯望遠(yuǎn)鏡獲得的大量圖像中的星系進(jìn)行了分類。

由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人工智能AI高靈敏度，在圖像中已經(jīng)識(shí)別出多達(dá)56萬(wàn)個(gè)星系。要用人眼逐個(gè)目視地對(duì)這些星系進(jìn)行形態(tài)分類是極其困難的，人工智能使研究團(tuán)隊(duì)能夠在沒(méi)有人工干預(yù)的情況下執(zhí)行處理。自2012年以來(lái)，利用深度學(xué)習(xí)算法提取和判斷特征的自動(dòng)處理技術(shù)得到了迅速發(fā)展?，F(xiàn)在，它們通常在精確度方面超過(guò)人類，并被用于自動(dòng)駕駛車輛、安全攝像頭和許多其他應(yīng)用。

日本國(guó)立天文臺(tái)項(xiàng)目助理教授Ken-ichi Tadaki博士提出了一個(gè)想法：如果AI人工智能能對(duì)貓和狗的圖像進(jìn)行分類，那么它應(yīng)該能夠區(qū)分“呈螺旋圖案的星系”和“沒(méi)有螺旋圖案的星系”。事實(shí)上，使用人類準(zhǔn)備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，人工智能成功地對(duì)星系形態(tài)進(jìn)行了分類，準(zhǔn)確率為97.5%。然后，將訓(xùn)練好的人工智能應(yīng)用于全部數(shù)據(jù)集，它在大約8萬(wàn)個(gè)星系中識(shí)別出螺旋形，其研究發(fā)表《皇家天文學(xué)會(huì)月刊》上。

既然這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被證明是有效的，它可以擴(kuò)展到將星系分類到更詳細(xì)的類別，方法是在人類分類的大量星系基礎(chǔ)上訓(xùn)練人工智能。日本國(guó)家天文臺(tái)現(xiàn)在正在運(yùn)行一個(gè)名為“銀河巡航”的公民科學(xué)項(xiàng)目，在這個(gè)項(xiàng)目中，公民們可以檢查用斯巴魯望遠(yuǎn)鏡拍攝的星系圖像，以尋找表明該星系正在與另一個(gè)星系碰撞或合并的特征?！般y河巡航”的顧問(wèn)田中雅之副教授對(duì)用人工智能研究星系寄予厚望：

斯巴魯望遠(yuǎn)鏡戰(zhàn)略計(jì)劃是包含幾乎無(wú)數(shù)星系的大數(shù)據(jù)，從科學(xué)上講，通過(guò)公民天文學(xué)家和機(jī)器合作來(lái)處理這樣的大數(shù)據(jù)是非常有趣的。通過(guò)在銀河巡航中公民科學(xué)家所做的分類基礎(chǔ)上運(yùn)用深度學(xué)習(xí)，我們很有可能發(fā)現(xiàn)大量的碰撞和合并星系?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)，利用來(lái)自斯巴魯望遠(yuǎn)鏡/Hyper SuPrime-Cam(HSC)觀測(cè)的大圖像數(shù)據(jù)，將星系形態(tài)自動(dòng)分類為S向螺旋、Z向螺旋和非螺旋。

HSC I波段圖像比斯隆數(shù)字巡天(SDSS)的圖像深約36倍，空間分辨率高兩倍，使天文學(xué)家能夠在z>0.1的情況下識(shí)別星系中的旋臂和旋桿等亞結(jié)構(gòu)。研究使用1447個(gè)S-螺線、1382個(gè)Z-螺線和51個(gè)?-650非螺線的HSC圖像來(lái)訓(xùn)練cnn分類器。由于每類圖像的數(shù)量不平衡，通過(guò)水平翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)和重新縮放圖像來(lái)增加螺旋星系的數(shù)據(jù)，使三類圖像的數(shù)量相似。訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)97.5%的驗(yàn)證數(shù)據(jù)進(jìn)行了正確分類(?%)，這些數(shù)據(jù)沒(méi)有用于訓(xùn)練。

博科園｜研究/來(lái)自：日本國(guó)立天文臺(tái)

參考期刊《皇家天文學(xué)會(huì)月刊》

DOI: 10.1093/mnras/staa1880

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