Tehisintellekt aitab uurida James Webbi kosmoseteleskoobi esimesi pilte

Teadlased üle maailma valmistuvad uurima James Webbi kosmoseteleskoobi esimesi pilte, mis avaldatakse 12. juulil.

Mõned astronoomid kasutavad andmetel masinõppe algoritme, et tuvastada ja klassifitseerida galaktikad süvakosmoses seninägematul detailsusel. USA Santa Cruzi California ülikooli astrofüüsikaprofessor Brant Robertson usub, et teleskoobi klõpsud viivad läbimurdeid See aitab meil paremini mõista, kuidas universum umbes 13.7 miljardit aastat tagasi tekkis.

"JWST-i andmed on põnevad, kuna need annavad meile enneolematu akna infrapunauniversumis resolutsiooniga, millest oleme seni ainult unistanud," rääkis ta. Register. Robertson aitas areneda Morpheus, masinõppemudel, mis on treenitud pikslite peale poorima ja sügavast kosmosesügavusest uduseid laigukujulisi objekte välja valima ning tegema kindlaks, kas need struktuurid on galaktikad või mitte, ja kui jah, siis mis tüüpi.

Tarkvara hakatakse kasutama COSMOS-Webbi programmi osana, mis on suurim ja ambitsioonikam projekt, mille teleskoop oma esimesel aastal ette võtab. Robertson ja ligi 50 teadlasest koosnev meeskond uurivad ühest taevalapist pool miljonit galaktikat; nad jahivad vanimaid, täielikult arenenud galaktikaid, et uurida, kuidas tumeaine aja jooksul arenes, kui need struktuurid hakkasid tähti majutama, ja kasutavad selle protsessi automatiseerimiseks tarkvara.

Robertson ja tema kolleegid on Morpheust värskendanud, et kohaneda JWST andmetega. "Oleme nüüd integreerinud tähelepanumeetodid, mis võimaldavad korraga klassifitseerida suuremaid kujutiste piirkondi, mille tulemuseks oli kiirus umbes sajakordne. Uuem Morpheus suudab senisest kiiremini ja usaldusväärsemalt klassifitseerida suuremaid pilte, ”rääkis ta meile.

Tarkvara uusimal versioonil on ka uued pilditöötlusvõimalused, näiteks segamine, mis võib eraldada astronoomilised objektid, mis näivad taevas kattuvat, selgitas ta. 

Need võimalused tulevad kasuks, kuna JWST annab universumist laiema ja sügavama ülevaate kui kunagi varem ning iga pilt sisaldab rohkem struktuure, mida ei saa palja silmaga käsitsi uurida. Morpheust koolitati algselt NASA Hubble'i kosmoseteleskoobiga jäädvustatud 7,600 galaktikapildiga ja Robertson arvab, et JWST andmetega paremini kohanemiseks tuleb seda ümber õpetada.

"Püüame rakendada Morpheust JWST andmetele sellisel kujul, nagu see on ilma esmalt ümberõppimata, ja kontrollida objektide jõudlust taevapiirkondades, kus on olemas nii Hubble'i kui ka JWST andmed," ütles ta.

"Tõenäoliselt peame Morpheuse JWST andmete põhjal ümber õpetama, kuna JWST andmed on punasemad, ulatuvad laiemale lainepikkuste vahemikule ja punktide hajutamise funktsioon – põhimõtteliselt see, kuidas täht näeb läbi teleskoobi optika – erineb Hubble'ist."

Morpheus töötab UC Santa Cruzi superarvutis luksus, Mis on relvastatud 80 ainult protsessoriga arvutussõlme, millest igaüks sisaldab kahte 20-tuumalist Intel Cascade Lake Xeoni protsessorit, ja 28 ainult GPU-ga sõlme, millest igaüks sisaldab kahte Nvidia V100 GPU-d. "Kui andmed on käes, kulub Morpheuse käitamiseks kõigil JWST-piltidel luksiga kõige rohkem paar päeva," ütles Robertson. 

Kauaoodatud kümne miljardi dollari suurune teleskoop lasti pärast korduvaid viivitusi lõpuks välja eelmise aasta jõulupühal. Maapealne juhtimine kulutas kuid oma keeruka 18 peegliga süsteemi täiuslikuks joondamiseks, enne kui instrument seda tuvastama hakkas esimesed footonid veebruaris. ®