Mety ho fitaovana lehibe hamoha ireo tsiambaratelo miafina eo amin'izao rehetra izao io teknolojia io izay mitondra famantarana ny tarehy sy ny fiara mitondra tena.
Ny fivoarana vao haingana momba ny astronomia momba ny fandinihana dia nitarika ny fipoahana angona.
Ny teleskaopy matanjaka dia manangona angona terabytes isan'andro. Mba hikarakarana ireo angona marobe ireo, ny mpahay siansa dia mila mitady fomba vaovao hanamboarana asa isan-karazany eny an-kianja, toy ny fandrefesana taratra sy trangan-javatra selestialy hafa.
Ny asa iray tena tian'ny astronoma hanafaingana ny fanasokajiana ny vahindanitra. Ato amin'ity lahatsoratra ity, hodinihintsika ny antony maha-zava-dehibe ny fanasokajiana ny vahindanitra sy ny fomba nanombohan'ny mpikaroka niantehitra tamin'ny teknika fianarana milina mandroso mba hampitomboana rehefa mitombo ny habetsaky ny angona.
Nahoana isika no mila manasokajy ny vahindanitra?
Ny fanasokajiana ny vahindanitra, fantatra amin'ny anarana hoe morphologie galaxy, dia nipoitra tamin'ny taonjato faha-18. Nandritra izany fotoana izany, Sir William Herschel dia nanamarika fa ny 'nebula' samihafa dia tonga amin'ny endriny samihafa. Ny zanany lahy John Herschel dia nanatsara an'io fanasokajiana io tamin'ny fanavahana ny nebulae galactic sy ny nebulae tsy galactic. Ny farany amin'ireo fanasokajiana roa ireo no fantatsika sy antsoina hoe vahindanitra.
Tany amin'ny faramparan'ny taonjato faha-18, ireo astronoma isan-karazany dia nanombantombana fa ireo zavatra cosmic ireo dia "extra-galactic", ary mipetraka ivelan'ny Milky Way.
Hubble dia nampiditra fanasokajiana vaovao momba ny vahindanitra tamin'ny 1925 tamin'ny fampidirana ny filaharan'ny Hubble, fantatra amin'ny anarana tsy ara-dalàna amin'ny anarana hoe Hubble tuning-fork diagram.
Ny filaharan'i Hubble dia nampisaraka ny vahindanitra ho vahindanitra mahazatra sy tsy ara-dalàna. Ny vahindanitra mahazatra dia nizara ho kilasy telo lehibe: Ellipticals, spirals, ary lenticular.
Ny fandalinana ny vahindanitra dia manome antsika fahatakarana ireo zava-miafina lehibe maro momba ny fomba fiasan'izao rehetra izao. Nampiasa ireo karazana vahindanitra samihafa ny mpikaroka mba hijerena ny fizotry ny fiforonan'ny kintana. Tamin'ny fampiasana simulation, ny mpahay siansa koa dia nanandrana nanao modely ny fomba fiforonan'ny vahindanitra ho amin'ny endrika hitantsika ankehitriny.
Fanasokajiana Morpholojika mandeha ho azy ny vahindanitra
Ny fikarohana momba ny fampiasana milina fianarana hanasokajiana ny vahindanitra dia nampiseho vokatra tsara. Tamin'ny taona 2020, ny mpikaroka avy amin'ny National Astronomical Observatory of Japan dia nampiasa a teknika fianarana lalina hanasokajiana tsara ny vahindanitra.
Nampiasa angon-drakitra lehibe misy sary azo avy amin'ny fanadihadiana Subaru/Hyper Suprime-Cam (HSC) ireo mpikaroka. Amin'ny fampiasana ny teknikany, izy ireo dia afaka manasokajy ny vahindanitra ho spiral S-wise, spiral Z-wise, ary tsy spiral.
Ny fikarohana nataon'izy ireo dia naneho ny tombony amin'ny fampifangaroana angona lehibe avy amin'ny teleskaopy fianarana lalina teknika. Noho ny harato neural, afaka manandrana manasokajy karazana morphologie hafa toy ny bar, mergers, ary zavatra mirefarefa mafy ny astronoma. Ohatra, fikarohana mifandraika avy amin'i MK Cavanagh sy K. Bekki dia nampiasa CNN mba hanadihady ny fiforonan'ny bara amin'ny vahindanitra mitambatra.
Ny fomba fiasan'izy
Ny mpahay siansa avy amin'ny NAOJ dia niantehitra tamin'ny convolutional ny tambajotra vaovao na CNN hanasokajiana sary. Nanomboka ny taona 2015, lasa teknika tena marina hanasokajiana zavatra sasany ny CNN. Ny fampiharana eran'izao tontolo izao ho an'ny CNN dia ahitana ny fahitana ny tarehy amin'ny sary, ny fiara mitondra tena, ny famantarana ny toetran'ny tanana ary ny fitsaboana. famakafakana sary.
Ahoana anefa no fiasan'ny CNN?
CNN dia anisan'ny kilasy teknika fianarana milina fantatra amin'ny anarana hoe classifier. Ny mpanasokajy dia afaka maka fidirana sy mamoaka teboka iray. Ohatra, ny mpanasokajy famantarana an-dalambe dia afaka maka sary ary mamoaka na marika ara-dalana ilay sary na tsia.
Ny CNN dia ohatra iray amin'ny a ny tambazotran'ny fahasalamana. Ireo tambajotra neural ireo dia ahitana Mason'ny voalamina ho sosona. Mandritra ny dingana fanofanana, ireo neurons ireo dia amboarina mba hampifanaraka ny lanja manokana sy ny fitongilanana izay hanampy amin'ny famahana ny olan'ny fanasokajiana ilaina.
Rehefa mahazo sary ny tamba-jotra neural iray dia maka faritra kely amin'ny sary fa tsy ny zavatra rehetra amin'ny ankapobeny, ny neuron tsirairay dia mifandray amin'ny neurons hafa araka izay ilainy amin'ny fizarana isan-karazany amin'ny sary lehibe.
Ny fisian'ny sosona convolutional dia mampiavaka ny CNN amin'ny tambajotra neural hafa. Ireo sosona ireo dia manara-maso ireo sakana piksel mifanindry miaraka amin'ny tanjona hamantarana ireo endri-javatra avy amin'ny sary fampidirana. Koa satria mampifandray ireo neurônina mifanakaiky isika, dia ho mora kokoa amin'ny tambajotra ny fahatakarana ny sary rehefa mandalo isaky ny sosona ny angona fidirana.
Fampiasana amin'ny Galaxy Morphology
Rehefa ampiasaina amin'ny fanasokajiana ny vahindanitra, ny CNN dia manapaka ny sarin'ny vahindanitra iray ho “paty” kely kokoa. Amin'ny fampiasana matematika kely, ny sosona miafina voalohany dia hiezaka hamaha raha misy tsipika na curve ny patch. Ny sosona fanampiny dia hiezaka hamaha ireo fanontaniana mihasarotra toy ny hoe misy endri-javatra amin'ny vahindanitra miolikolika ny patch, toy ny fisian'ny sandry.
Na dia mora aza ny mamaritra raha misy tsipika mahitsy ny ampahany amin'ny sary iray, dia mihasarotra ny manontany raha mampiseho vahindanitra miolikolika ilay sary, mainka fa ny karazana vahindanitra miolikolika.
Miaraka amin'ny tambajotra neural, ny mpanasokajy dia manomboka amin'ny fitsipika sy fepetra kisendrasendra. Ireo fitsipika ireo dia mihamitombo tsikelikely sy mifanentana amin'ny olana ezahina hovahana. Amin'ny fiafaran'ny dingana fanofanana, ny tambajotra neural izao dia tokony hanana hevitra tsara momba ny endri-javatra hojerena amin'ny sary iray.
Manitatra AI amin'ny alàlan'ny Citizen Science
Ny siansa momba ny olom-pirenena dia manondro ny fikarohana siantifika ataon'ny mpahay siansa am-pitiavana na olon-tsotra.
Matetika ny mpahay siansa mianatra astronomia no miara-miasa amin'ny olom-pirenena siantifika hanampy amin'ny fanaovana fikarohana siantifika manan-danja kokoa. NASA dia mitazona a lisitra amin'ireo tetikasa siantifika an'olom-pirenena am-polony izay azon'ny olona rehetra manana finday na solosaina finday afaka mandray anjara.
Ny National Astronomical Observatory of Japan dia nanangana tetikasa siansa momba ny olom-pirenena antsoina hoe Galaxy Cruise. Ny hetsika dia manofana mpilatsaka an-tsitrapo hanasokajy ny vahindanitra ary hitady famantarana mety hisian'ny fifandonan'ny vahindanitra. Tetikasa olom-pirenena iray hafa niantso Galaxy Zoo dia efa nahazo fanasokajiana mihoatra ny 50 tapitrisa tao anatin'ny taona voalohany nanombohana.
Amin'ny fampiasana angona avy amin'ny tetikasa siantifika olom-pirenena dia afaka mampiofana tambajotra neural hanasokajy ny vahindanitra ho kilasy amin'ny antsipiriany bebe kokoa. Azontsika atao koa ny mampiasa ireto marika momba ny siansa momba ny olom-pirenena ireto mba hahitana vahindanitra misy endri-javatra mahaliana. Ny endri-javatra toy ny peratra sy ny lantihy dia mety mbola sarotra hita amin'ny fampiasana tambajotra neural.
Famaranana
Ny teknikan'ny tambajotra neural dia miha-malaza eo amin'ny sehatry ny astronomia. Ny fandefasana ny Teleskaopy Space James Webb an'ny NASA tamin'ny 2021 dia mampanantena vanim-potoana vaovao momba ny astronomia fandinihana. Ny teleskaopy dia efa nanangona angon-drakitra terabytes, ary mety an'arivony maro no mandeha amin'ny androm-piainany mandritra ny dimy taona.
Ny fanasokajiana ny vahindanitra dia iray amin'ireo asa mety azo ampitomboina amin'ny ML. Rehefa lasa olan'ny Big Data azy manokana ny fanodinana angon-drakitra, ny mpikaroka dia tsy maintsy mampiasa fianarana milina mandroso mba hahatakarana ny sary lehibe.
Leave a Reply