Theknoloji eona eo e tsamaisang batho ba hlahellang sefahlehong le likoloi tse itsamaisang haufinyane e ka ’na ea e-ba kofuto e ka sehloohong ea ho notlolla liphiri tse patehileng tsa bokahohle.
Lintlafatso tsa morao-rao tsa thuto ea linaleli li entse hore ho be le boitsebiso bo bongata.
Libonela-hōle tse matla li bokella li-terabyte tsa data letsatsi le letsatsi. Ho sebetsana le boitsebiso bo bongata hakaalo, bo-rasaense ba lokela ho fumana litsela tse ncha tsa ho iketsetsa mesebetsi e fapa-fapaneng tšimong, e kang ho metha mahlaseli le liketsahalo tse ling tsa leholimo.
Mosebetsi o mong o khethehileng oo litsebi tsa linaleli li labalabelang ho o potlakisa ke ho arola lihlopha tsa linaleli. Sehloohong sena, re tla hlahloba hore na ke hobane'ng ha ho khetholla lihlopha tsa linaleli ho le bohlokoa hakaale le hore na bafuputsi ba qalile joang ho itšetleha ka mekhoa e tsoetseng pele ea ho ithuta ka mochine ho eketseha ha palo ea data e ntse e eketseha.
Ke hobane’ng ha re lokela ho arola lihlopha tsa linaleli?
Ho aroloa ha lihlopha tsa linaleli, tse tsejoang tšimong e le galaxy morphology, li qalile lekholong la bo18 la lilemo. Ka nako eo, Sir William Herschel o ile a hlokomela hore 'li-nebula' tse fapa-fapaneng li ne li tla ka mefuta e sa tšoaneng. Mora oa hae John Herschel o ile a ntlafala sehlopheng sena ka ho khetholla pakeng tsa li-nebulae tsa galactic le li-non-galactic nebulae. Karolo ea ho qetela ea lihlopha tsena tse peli ke seo re se tsebang le ho se bitsa lihlopha tsa linaleli.
Ho elella bofelong ba lekholo la bo18 la lilemo, litsebi tse fapa-fapaneng tsa linaleli li ile tsa nahana hore lintho tsena tsa bokahohle e ne e le "extra-galactic", le hore li ka ntle ho Milky Way ea rona.
Hubble o ile a hlahisa sehlopha se secha sa lihlopha tsa linaleli ka 1925 ka ho hlahisa tatelano ea Hubble, e tsejoang ka mokhoa o sa reroang e le setšoantšo sa Hubble tuning-fork.
Tatellano ea Hubble e ile ea arola lihlopha tsa linaleli ka lihlopha tse tloaelehileng le tse sa tloaelehang. Lihlopha tsa linaleli tse tloaelehileng li ile tsa boela tsa aroloa ka lihlopha tse tharo tse pharaletseng: Ellipticals, spirals, le lenticular.
Ho ithuta ka lihlopha tsa linaleli ho re fa leseli la liphiri tse ’maloa tsa bohlokoa tsa kamoo bokahohle bo sebetsang kateng. Bafuputsi ba sebelisitse mefuta e sa tšoaneng ea lihlopha tsa linaleli ho etsa khopolo-taba mabapi le mokhoa oa ho bōptjoa ha linaleli. Ba sebelisa lipapiso, bo-rasaense le bona ba lekile ho etsa mohlala oa hore na lihlopha tsa linaleli li ipopa joang hore li be libōpeho tseo re li bonang kajeno.
Mokhoa o Ikemetseng oa Morphological Classification of Galaxies
Lipatlisiso mabapi le ho sebelisa ho ithuta ka mechine ho arola lihlopha tsa linaleli li bontšitse liphello tse tšepisang. Ka 2020, bafuputsi ba National Astronomical Observatory of Japan ba ile ba sebelisa a mokhoa oa ho ithuta ka botebo ho arola lihlopha tsa linaleli ka nepo.
Bafuputsi ba sebelisitse dataset e kholo ea litšoantšo tse fumanoeng ho Survey ea Subaru/Hyper Suprime-Cam (HSC). Ba sebelisa mokhoa oa bona, ba ne ba ka arola lihlopha tsa linaleli ka li-spirals tse bohlale ba S, li-spirals tse bohlale ho Z, le tse se nang moea.
Lipatlisiso tsa bona li bontšitse melemo ea ho kopanya data e kholo ho tsoa ho libonela-hōle le thuto e tebileng mekhoa. Ka lebaka la marang-rang a marang-rang, litsebi tsa linaleli joale li ka leka ho arola mefuta e meng ea morphology e kang mekoallo, ho kopanya, le lintho tse nang le lense tse matla. Ka mohlala, lipatlisiso tse amanang ho tsoa ho MK Cavanagh le K. Bekki ba sebelisitse li-CNN ho batlisisa ka sebopeho sa li-bar ho kopanya lihlopha tsa linaleli.
How It Works
Bo-rasaense ba NAOJ ba itšetlehile ka convolutional marangrang a neural kapa li-CNN ho hlophisa litšoantšo. Ho tloha 2015, li-CNN li fetohile mokhoa o nepahetseng haholo oa ho hlophisa lintho tse itseng. Lisebelisoa tsa 'nete tsa lefats'e bakeng sa li-CNN li kenyelletsa ho lemoha sefahleho litšoantšong, likoloi tse itsamaisang, ho lemoha litlhaku tse ngotsoeng ka letsoho le tsa bongaka. tlhahlobo ea litšoantšo.
Empa CNN e sebetsa joang?
CNN ke ea sehlopha sa mekhoa ea ho ithuta ka mochini e tsejoang ka hore ke sehlopha. Li-Classifiers li ka kenya letsoho ho itseng 'me tsa hlahisa ntlha ea data. Ka mohlala, mohlophisi oa matšoao a seterateng o tla khona ho nka setšoantšo le ho hlahisa hore na setšoantšo ke letšoao la seterata kapa che.
A CNN ke mohlala oa neural network. Li-neural network tsena li entsoe ka neurons hlophisoa ka lihlopha. Nakong ea mokhahlelo oa koetliso, li-neuron tsena li lokisoa ho ikamahanya le boima bo itseng le leeme tse tla thusa ho rarolla bothata ba likarolo tse hlokahalang.
Ha marang-rang a methapo a fumana setšoantšo, e nka likarolo tse nyenyane tsa setšoantšo ho e-na le ntho e 'ngoe le e' ngoe ka kakaretso, Neuron e 'ngoe le e' ngoe e sebelisana le li-neuron tse ling ha e ntse e nka likarolong tse sa tšoaneng tsa setšoantšo se seholo.
Ho ba teng ha likarolo tsa convolutional ho etsa hore CNN e fapane le marang-rang a mang a neural. Melao ena e hlahlobisisa li-block tsa lipikselse ka sepheo sa ho tseba likarolo tsa setšoantšo. Kaha re hokahanya li-neurone tse haufi, marang-rang a tla ba le nako e bonolo ea ho utloisisa setšoantšo ha data e kenang e feta lera ka leng.
Tšebeliso ho Galaxy Morphology
Ha li sebelisoa ho arola lihlopha tsa linaleli, li-CNN li arola setšoantšo sa sehlopha sa linaleli hore e be "mabala" a manyenyane. U sebelisa lipalo, karolo ea pele e patiloeng e tla leka ho rarolla hore na patch e na le mola kapa mothinya. Likarolo tse ling li tla leka ho araba lipotso tse ntseng li rarahana le ho feta tse kang hore na patch e na le tšobotsi ea sehlopha sa linaleli se spiral, joalo ka boteng ba letsoho.
Le hoja ho batla ho le bonolo ho fumana hore na karolo ea setšoantšo e na le mola o otlolohileng, ho ba thata le ho feta ho botsa hore na setšoantšo se bontša sehlopha sa linaleli se spiral, re se re sa re letho ka mofuta oa spiral galaxy.
Ka marang-rang a neural, mohlophisi o qala ka melao le mekhoa e sa reroang. Melao ena butle-butle e ba e nepahetseng haholoanyane 'me e amana le bothata boo re lekang ho bo rarolla. Qetellong ea mokhahlelo oa koetliso, marang-rang a neural joale a lokela ho ba le mohopolo o motle oa hore na ke likarolo life tse lokelang ho shebeloa setšoantšong.
Ho holisa AI ho sebelisa Citizen Science
Mahlale a baahi e bua ka lipatlisiso tsa mahlale tse entsoeng ke bo-ramahlale ba sa rutehang kapa litho tsa sechaba.
Hangata bo-rasaense ba ithutang ka bolepi ba linaleli ba sebelisana le bo-rasaense ba baahi ho thusa ho etsa litšibollo tsa bohlokoa tsa saense. NASA e boloka a siyo lenaneng ea merero e mengata ea mahlale a baahi eo mang kapa mang ea nang le selefouno kapa laptop a ka kenyang letsoho ho eona.
National Astronomical Observatory of Japan le eona e thehile morero oa saense oa baahi o tsejoang ka hore ke Galaxy Cruise. Khato ena e koetlisa baithaopi ho arola lihlopha tsa linaleli le ho sheba matšoao a hore ho ka ba le likhohlano lipakeng tsa lihlopha tsa linaleli. Morero o mong oa baahi o bitsoang Galaxy Zoo e se e fumane likarolo tse fetang limilione tse 50 selemong sa pele sa ho qala.
Re sebelisa lintlha tse tsoang mererong ea mahlale a baahi, re ka koetlisa marang-rang a neural ho arola lihlopha tsa linaleli ka lihlopha tse qaqileng haholoanyane. Hape re ka sebelisa mangolo ana a mahlale a baahi ho fumana lihlopha tsa linaleli tse nang le likarolo tse khahlisang. Lintho tse kang mehele le lilense ho ntse ho ka ba thata ho li fumana ho sebelisoa netweke ea methapo.
fihlela qeto e
Mekhoa ea marang-rang ea Neural e ntse e ata haholo lefapheng la bolepi ba linaleli. Ho tsebisoa ha NASA's James Webb Space Telescope ka 2021 ho tšepisa nako e ncha ea bolepi ba linaleli. Sebonela-hōle se se se bokeletse lintlha tsa terabytes, mohlomong tse ling tse likete tse ntseng li tsoela pele nakong ea mosebetsi oa eona oa lilemo tse hlano.
Ho hlophisa lihlopha tsa linaleli ke e 'ngoe ea mesebetsi e mengata e ka eketsoang ka ML. Ha ts'ebetso ea data ea sebaka e fetoha bothata ba eona ba Big Data, bafuputsi ba tlameha ho sebelisa thuto ea mochini e tsoetseng pele ka botlalo ho utloisisa setšoantšo se seholo.
Leave a Reply