A listessa tecnulugia chì guida u ricunniscenza faciale è e vitture autoguide pò esse prestu un strumentu chjave per sbloccare i sicreti nascosti di l'universu.
I sviluppi recenti in l'astronomia osservativa anu purtatu à una splusione di dati.
Telescopi putenti riuniscenu terabytes di dati ogni ghjornu. Per processà a quantità di dati, i scientisti anu bisognu di truvà novi modi per automatizà diverse attività in u campu, cum'è a misurazione di a radiazione è altri fenomeni celesti.
Un compitu particulari chì l'astrònomu sò ansiosi di accelerà hè a classificazione di galaxie. In questu articulu, andemu per quessa chì a classificazione di e galaxie hè cusì impurtante è cumu i circadori anu cuminciatu à s'appoghjanu nantu à tecniche avanzate di apprendimentu di a macchina per scalendu cum'è u voluminu di dati aumenta.
Perchè avemu bisognu di classificà e galaxie ?
A classificazione di e galaxie, cunnisciuta in u campu cum'è morfologia di galaxie, hè urigginata in u XVIII seculu. Duranti stu tempu, Sir William Herschel hà osservatu chì diverse "nebulose" venenu in diverse forme. U so figliolu John Herschel hà migliuratu sta classificazione distinguendu trà e nebulose galattiche è nebulose non galattiche. L'ultimi di sti dui classificazioni sò ciò chì sapemu è si chjamanu galassie.
Versu a fine di u 18u seculu, diversi astrònomu speculanu chì questi ogetti còsmici eranu "extra-galattici", è chì si trovanu fora di a nostra Via Lattea.
Hubble hà introduttu una nova classificazione di galaxie in u 1925 cù l'intruduzioni di a sequenza Hubble, cunnisciuta informalmente cum'è u diagrama di diapason Hubble.
A sequenza di Hubble hà divisu e galassie in galassie regulare è irregulari. E galassie regulari sò stati ancu divisi in trè classi larghe: ellittiche, spirali è lenticulari.
U studiu di e galaxie ci dà una visione di parechji misteri chjave di cumu funziona l'universu. I ricercatori anu utilizatu e diverse forme di galaxie per teorizà nantu à u prucessu di furmazione di stella. Utilizendu simulazioni, i scientisti anu ancu pruvatu à modellu cumu e galassie stessi si formanu in e forme chì avemu osservatu oghje.
Classificazione morfologica automatizata di e galassie
A ricerca in l'usu di l'apprendimentu automaticu per classificà e galassie hà dimustratu risultati promettenti. In 2020, circadori di l'Osservatoriu Astronomicu Naziunale di u Giappone anu utilizatu a tecnica di apprendimentu prufonda per classificà e galassie accuratamente.
I circadori anu utilizatu un grande dataset d'imaghjini ottenuti da l'Indagine Subaru/Hyper Suprime-Cam (HSC). Aduprendu a so tecnica, puderanu classificà e galaxie in spirali S, spirali Z è micca spirali.
A so ricerca hà dimustratu i vantaghji di cumminà big data da telescopi cù studiu prufunnu tecniche. A causa di e reti neurali, l'astrònomu ponu avà pruvà à classificà altri tipi di morfulugia cum'è bars, fusioni è ogetti forti lenti. Per esempiu, ricerca in relazione da MK Cavanagh è K. Bekki anu utilizatu CNN per investigà e formazioni di bar in galaxies fusioni.
How It Mis
I scientisti di a NAOJ s'appoghjanu nantu à a cunvoluzione Redes neuronali o CNN per classificà l'imaghjini. Dapoi u 2015, i CNN sò diventati una tecnica estremamente precisa per classificà certi oggetti. L'applicazioni in u mondu reale per i CNN includenu a rilevazione di faccia in l'imaghjini, vitture auto-guida, ricunniscenza di caratteri scritti a manu, è medici. analisi di l'imaghjini.
Ma cumu funziona una CNN?
CNN appartene à una classa di tecniche di apprendimentu automaticu cunnisciuta cum'è classificatore. I classificatori ponu piglià certu input è output un puntu di dati. Per esempiu, un classificatore di segnu di strada serà capace di piglià una maghjina è di produzzione se l'imaghjini hè un segnu di strada o micca.
A CNN hè un esempiu di a reta neurale. Queste rete neurali sò cumposti da neuroni urganizata in Capi. Durante a fase di furmazione, sti neuroni sò sintonizzati per adattà pesi specifichi è preghjudizii chì aiutanu à risolve u prublema di classificazione necessariu.
Quandu una reta neurale riceve una maghjina, piglia in picculi spazii di l'imaghjini piuttostu chè tuttu in tuttu, Ogni neurone individuali interagisce cù altre neurone cum'è piglia in diverse sezioni di l'imaghjini principali.
A prisenza di strati cunvoluzionali rende CNN sfarente da altre rete neurali. Questi strati scannanu blocchi sovrapposti di pixel cù u scopu di identificà e caratteristiche da l'imagine di input. Siccomu cunnetta i neuroni chì sò vicini, a rete hà da esse più faciule per capiscenu a stampa cum'è i dati di input passanu per ogni capa.
Usu in a morfologia Galaxy
Quandu s'utilice in a classificazione di e galaxie, i CNN scumpressanu una maghjina di una galaxia in "patchs" più chjuchi. Utilizendu un pocu di matematica, a prima capa nascosta pruverà à risolve se u patch cuntene una linea o una curva. Ulteriori strati pruvaranu di risolve e dumande sempre più cumplesse, cum'è se u patch cuntene una caratteristica di una galaxia spirale, cum'è a presenza di un bracciu.
Mentri hè relativamente faciule per determinà se una sezione di una maghjina cuntene una linea retta, diventa sempre più cumplessu di dumandà se l'imaghjini mostra una galaxia spirale, è ancu chì tipu di galaxia spirale.
Cù e rete neurali, u classificatore principia cù regule è criteri aleatorii. Queste regule diventanu lentamente più è più precise è pertinenti à u prublema chì cercamu di risolve. À a fine di a fase di furmazione, a rete neurale deve avà avè una bona idea di ciò chì caratteristiche per circà in una maghjina.
Estende l'IA cù Citizen Science
Citizen science si riferisce à a ricerca scientifica realizata da scientisti dilettanti o membri publichi.
I scientisti chì studianu l'astronomia spessu collaboranu cù i scientisti citadini per aiutà à fà scuperte scientifiche più impurtanti. A NASA mantene a lists di decine di prughjetti di scienza citadinu à quale qualchissia cù un telefuninu o un laptop pò cuntribuisce.
L'Osservatoriu Astronomicu Naziunale di u Giappone hà ancu fattu un prughjettu di scienza citadinu chjamatu Galaxy Cruise. L'iniziativa furmà i vuluntarii per classificà e galaxie è cercà segni di scontri potenziali trà e galaxie. Un altru prughjettu citadinu chjamatu Galaxy Zoo hà digià ricevutu più di 50 milioni di classificazioni solu u primu annu di u lanciu.
Utilizendu dati da i prughjetti di scienza citadinu, pudemu furmà e rete neurali per classificà e galassie in classi più dettagliate. Pudemu ancu aduprà sti etichette di scienza citatina per truvà galassie cù caratteristiche interessanti. Funzioni cum'è anelli è lenti pò ancu esse difficili di truvà cù una rete neurale.
cunchiusioni
I tecnichi di a rete neurale sò diventati sempri più populari in u campu di l'astronomia. U lanciamentu di u telescopiu spaziale James Webb di a NASA in u 2021 prumette una nova era di l'astronomia osservativa. U telescopiu hà digià recullatu terabytes di dati, cù possibbilmente millaie di più in strada in a so vita di missione di cinque anni.
A classificazione di e galaxie hè solu una di parechje attività potenziale chì ponu esse scalate cù ML. Cù l'elaborazione di dati spaziali diventendu u so propiu prublema di Big Data, i circadori anu da impiegà l'apprendimentu automaticu avanzatu per capiscenu a grande figura.
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