Ang parehas nga teknolohiya nga nagmaneho sa pag-ila sa nawong ug nagmaneho sa kaugalingon nga mga awto mahimo nga usa ka hinungdanon nga instrumento sa pag-abli sa tinago nga mga sekreto sa uniberso.
Ang bag-ong mga kalamboan sa obserbasyonal nga astronomiya misangpot sa usa ka pagbuto sa datos.
Ang gamhanang mga teleskopyo nagtigom ug mga terabyte nga datos kada adlaw. Aron maproseso kana nga daghang datos, ang mga siyentipiko kinahanglan nga mangita bag-ong mga paagi aron ma-automate ang lainlaing mga buluhaton sa natad, sama sa pagsukod sa radiation ug uban pang mga panghitabo sa kalangitan.
Usa ka partikular nga buluhaton nga gusto sa mga astronomo nga paspasan mao ang pagklasipikar sa mga galaksiya. Niini nga artikulo, atong hisgotan kung nganong importante kaayo ang pagklasipikar sa mga galaksiya ug giunsa pagsugod sa mga tigdukiduki ang pagsalig sa mga advanced nga teknik sa pagkat-on sa makina aron motaas samtang nagkadaghan ang datos.
Nganong kinahanglan natong klasipikasyon ang mga galaksiya?
Ang klasipikasyon sa mga galaksiya, nga nailhan sa natad ingong galaxy morphology, nagsugod sa ika-18 nga siglo. Nianang panahona, naobserbahan ni Sir William Herschel nga lainlain ang porma sa 'nebula'. Ang iyang anak nga si John Herschel miuswag niini nga klasipikasyon pinaagi sa pag-ila tali sa galactic nebulae ug non-galactic nebulae. Ang ulahi niining duha ka klasipikasyon mao ang atong nahibaloan ug gitawag nga mga galaksiya.
Sa hinapos sa ika-18 nga siglo, ang lain-laing mga astronomo nangagpas nga kini nga mga butang sa kosmiko kay "ekstra-galactic", ug kini nahimutang sa gawas sa atong Milky Way.
Gipaila sa Hubble ang usa ka bag-ong klasipikasyon sa mga galaksiya niadtong 1925 uban sa pagpaila sa han-ay sa Hubble, nga nailhan nga dili pormal nga Hubble tuning-fork diagram.
Ang han-ay ni Hubble nagbahin sa mga galaksiya ngadto sa regular ug dili regular nga mga galaksiya. Ang regular nga mga galaksiya dugang gibahin ngadto sa tulo ka lapad nga mga klase: Ellipticals, spirals, ug lenticular.
Ang pagtuon sa mga galaksiya naghatag kanato ug pagsabot sa pipila ka importanteng misteryo kon sa unsang paagi naglihok ang uniberso. Gigamit sa mga tigdukiduki ang lainlaing porma sa mga galaksiya sa pagteyoriya bahin sa proseso sa pagporma sa bituon. Gamit ang mga simulation, gisulayan usab sa mga siyentista ang pagmodelo kung giunsa ang mga galaksiya mismo naporma sa mga porma nga atong nakita karon.
Automated Morphological Klasipikasyon sa mga Galaksi
Ang panukiduki sa paggamit sa pagkat-on sa makina aron pagklasipikar sa mga galaksiya nagpakita ug maayong mga resulta. Sa 2020, ang mga tigdukiduki gikan sa National Astronomical Observatory sa Japan migamit sa usa ka lawom nga pamaagi sa pagkat-on sa saktong pagklasipikar sa mga galaksiya.
Gigamit sa mga tigdukiduki ang daghang datos sa mga imahe nga nakuha gikan sa Subaru/Hyper Suprime-Cam (HSC) Survey. Gamit ang ilang teknik, ilang maklasipikar ang mga galaksiya ngadto sa S-wise spiral, Z-wise spiral, ug non-spiral.
Gipakita sa ilang panukiduki ang mga bentaha sa paghiusa sa dagkong datos gikan sa mga teleskopyo sa lawom nga pagkat-on mga teknik. Tungod sa neural nets, ang mga astronomo makasulay na sa pagklasipikar sa ubang matang sa morphology sama sa mga bar, mergers, ug strongly lensed nga mga butang. Pananglitan, may kalabotan nga panukiduki gikan sa MK Cavanagh ug K. Bekki migamit sa mga CNN sa pag-imbestigar sa mga pormasyon sa bar sa paghiusa sa mga galaksiya.
Kon sa unsang paagi kini buhat
Ang mga siyentipiko gikan sa NAOJ nagsalig sa convolutional neural networks o CNNs sa pagklasipikar sa mga hulagway. Sukad sa 2015, ang CNNs nahimong usa ka tukma kaayo nga teknik sa pagklasipikar sa pipila ka mga butang. Ang mga aplikasyon sa tinuod nga kalibutan alang sa mga CNN naglakip sa pag-ila sa nawong sa mga imahe, mga awto nga nagmaneho sa kaugalingon, pagkilala sa karakter nga sinulat sa kamot, ug medikal. pagtuki sa paghanduraw.
Apan sa unsang paagi molihok ang CNN?
Ang CNN iya sa usa ka klase sa mga teknik sa pagkat-on sa makina nga nailhan nga classifier. Ang mga klasipikasyon mahimong makakuha og piho nga input ug output sa usa ka punto sa datos. Pananglitan, ang usa ka street sign classifier makahimo sa pagkuha sa usa ka imahe ug output kung ang imahe usa ka street sign o dili.
Ang CNN usa ka pananglitan sa a neural network. Kini nga mga neural network gilangkuban sa neurons organisado sa sapaw, mga haklap. Atol sa yugto sa pagbansay, kini nga mga neuron gipahiangay aron ipahiangay ang piho nga mga gibug-aton ug mga bias nga makatabang sa pagsulbad sa problema sa klasipikasyon nga gikinahanglan.
Sa diha nga ang usa ka neural network makadawat og usa ka hulagway, kini nagkinahanglan sa gagmay nga mga dapit sa hulagway imbes sa tanan sa kinatibuk-an, Ang matag indibidwal nga neuron makig-uban sa ubang mga neuron ingon nga kini nagkinahanglan sa lain-laing mga seksyon sa nag-unang larawan.
Ang presensya sa convolutional layer naghimo sa CNN nga lahi sa ubang mga neural network. Kini nga mga layer nag-scan sa nagsapaw-sapaw nga mga bloke sa mga pixel nga adunay katuyoan nga mailhan ang mga bahin gikan sa imahe sa pag-input. Tungod kay atong gikonektar ang mga neuron nga magkasuod, ang network adunay mas sayon nga panahon sa pagsabot sa hulagway samtang ang input data moagi sa matag layer.
Paggamit sa Galaxy Morphology
Kung gigamit sa pagklasipikar sa mga galaksiya, gibungkag sa mga CNN ang usa ka imahe sa usa ka galaksiya ngadto sa gagmay nga mga "patch". Gamit ang gamay nga matematika, ang una nga tinago nga layer mosulay sa pagsulbad kung ang patch adunay usa ka linya o kurba. Ang dugang nga mga layer mosulay sa pagsulbad sa labi ka komplikado nga mga pangutana sama sa kung ang patch adunay bahin sa usa ka spiral galaxy, sama sa presensya sa usa ka bukton.
Samtang sayon ra ang pagtino kung ang usa ka seksyon sa usa ka imahen adunay usa ka tul-id nga linya, kini mahimong labi ka komplikado sa pagpangutana kung ang imahe nagpakita sa usa ka spiral galaxy, labi na kung unsang klase sa spiral galaxy.
Sa mga neural network, ang classifier nagsugod sa random nga mga lagda ug criteria. Kini nga mga lagda hinayhinay nga nahimong mas ug mas tukma ug may kalabutan sa problema nga atong gisulayan pagsulbad. Sa pagtapos sa yugto sa pagbansay, ang neural network kinahanglan nga adunay maayong ideya kung unsa nga mga bahin ang pangitaon sa usa ka imahe.
Pagpalapad sa AI gamit ang Citizen Science
Ang siyensya sa lungsuranon nagtumong sa siyentipikong panukiduki nga gihimo sa mga amateur nga siyentipiko o mga miyembro sa publiko.
Ang mga siyentipiko nga nagtuon sa astronomiya kanunay nga nakigtambayayong sa mga siyentista sa mga lungsuranon aron makatabang sa paghimo sa labi ka hinungdanon nga mga nadiskobrehan sa siyensya. Ang NASA nagpadayon sa usa ka listahan sa daghang mga proyekto sa siyensya sa lungsuranon diin ang bisan kinsa nga adunay cellphone o laptop mahimong makatampo.
Ang National Astronomical Observatory sa Japan nagbutang usab ug usa ka proyekto sa siyensya sa lungsuranon nga nailhan nga Galaxy Cruise. Ang inisyatiba nagbansay sa mga boluntaryo sa pagklasipikar sa mga galaksiya ug pagpangita sa mga timailhan sa posibleng pagbangga tali sa mga galaksiya. Laing proyekto sa lungsuranon gitawag Galaxy Zoo nakadawat na og kapin sa 50 ka milyon nga klasipikasyon sa unang tuig pa lang sa paglusad.
Gamit ang datos gikan sa mga proyekto sa siyensya sa lungsuranon, mahimo namon pagbansay sa mga neural network sa pagklasipikar sa mga galaksiya ngadto sa mas detalyado nga mga klase sa dugang. Mahimo usab namo gamiton kini nga mga label sa siyensya sa lungsuranon aron makit-an ang mga galaksiya nga adunay makapaikag nga mga bahin. Ang mga feature sama sa mga singsing ug mga lente mahimong lisod pang pangitaon gamit ang neural network.
Panapos
Ang mga teknik sa neural network nahimong mas popular sa natad sa astronomiya. Ang paglansad sa James Webb Space Telescope sa NASA kaniadtong 2021 nagsaad usa ka bag-ong panahon sa obserbasyonal nga astronomiya. Ang teleskopyo nakakolekta na og mga terabytes sa datos, nga posibleng liboan pa ang nagpaingon sa lima ka tuig nga misyon niini.
Ang pagklasipikar sa mga galaksiya usa lang sa daghang posibleng mga buluhaton nga mahimong mapadako sa ML. Uban sa pagproseso sa datos sa kawanangan nga nahimong kaugalingon nga problema sa Big Data, ang mga tigdukiduki kinahanglan nga mogamit sa advanced machine learning nga hingpit aron masabtan ang dako nga hulagway.
Leave sa usa ka Reply