AI untuk membantu mempelajari gambar pertama dari James Webb Space Telescope

Para ilmuwan di seluruh dunia bersiap untuk mempelajari gambar pertama yang diambil oleh Teleskop Luar Angkasa James Webb, yang akan dirilis pada 12 Juli.

Beberapa astronom akan menjalankan algoritme pembelajaran mesin pada data untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan galaksi di luar angkasa pada tingkat detail yang belum pernah terlihat sebelumnya. Brant Robertson, seorang profesor astrofisika di University of California, Santa Cruz, di AS percaya bahwa bidikan teleskop akan mengarah pada terobosan yang akan membantu kita lebih memahami bagaimana alam semesta terbentuk sekitar 13.7 miliar tahun yang lalu.

“Data JWST menarik karena memberi kita jendela yang belum pernah terjadi sebelumnya di alam semesta inframerah, dengan resolusi yang hanya kita impikan sampai sekarang,” katanya. Pendaftaran. Robertson membantu mengembangkan Morpheus, model pembelajaran mesin yang dilatih untuk meneliti piksel dan memilih objek buram berbentuk gumpalan dari jurang yang dalam di ruang angkasa dan menentukan apakah struktur ini adalah galaksi atau bukan, dan jika demikian, dari jenis apa.

Perangkat lunak ini akan digunakan sebagai bagian dari program COSMOS-Webb, proyek terbesar dan paling ambisius yang akan dilakukan teleskop pada tahun pertama. Robertson dan tim yang terdiri dari hampir 50 peneliti akan mensurvei setengah juta galaksi dari sepetak langit; mereka akan berburu galaksi tertua yang sepenuhnya berevolusi untuk mempelajari bagaimana materi gelap berevolusi seiring waktu ketika struktur ini mulai menampung bintang, dan menggunakan perangkat lunak untuk mengotomatiskan proses ini.

Robertson dan rekan-rekannya telah memperbarui Morpheus untuk beradaptasi dengan data dari JWST. “Kami sekarang telah mengintegrasikan metode perhatian yang memungkinkan area gambar yang lebih besar untuk diklasifikasikan pada satu waktu, yang menghasilkan percepatan sekitar faktor seratus. Morpheus yang lebih baru dapat mengklasifikasikan gambar yang lebih besar lebih cepat dan lebih andal daripada sebelumnya, ”katanya kepada kami.

Versi terbaru dari perangkat lunak ini juga memiliki kemampuan pemrosesan gambar baru, seperti deblending yang dapat memisahkan objek astronomi yang tampak tumpang tindih di langit, jelasnya. 

Kemampuan ini akan berguna karena JWST memberikan pandangan alam semesta yang lebih luas dan lebih dalam daripada sebelumnya, dan setiap gambar akan berisi lebih banyak struktur yang tidak dapat dipelajari secara manual dengan mata telanjang. Morpheus awalnya dilatih pada 7,600 gambar galaksi yang diambil oleh Teleskop Luar Angkasa Hubble NASA, dan Robertson menganggap itu harus dilatih ulang untuk lebih beradaptasi dengan data dari JWST.

“Kami akan mencoba menerapkan Morpheus apa adanya pada data JWST tanpa pelatihan ulang terlebih dahulu, dan memeriksa kinerja objek di wilayah langit tempat data Hubble dan JWST ada,” katanya kepada kami.

“Sepertinya kita perlu melatih ulang Morpheus berdasarkan data JWST mengingat data JWST lebih merah, mencakup rentang panjang gelombang yang lebih luas, dan fungsi penyebaran titik – pada dasarnya seperti apa bintang melalui optik teleskop – berbeda dari Hubble.”

Morpheus akan berjalan di superkomputer UC Santa Cruz kemewahan, Yang bersenjata dengan 80 node komputasi khusus CPU masing-masing berisi dua prosesor 20-core Intel Cascade Lake Xeon, dan 28 node khusus GPU yang masing-masing berisi dua Nvidia V100 GPU. “Setelah data ada di tangan, menjalankan Morpheus pada semua gambar JWST hanya akan memakan waktu paling lama beberapa hari di lux,” kata Robertson. 

Teleskop sepuluh miliar dolar yang telah lama ditunggu-tunggu akhirnya diluncurkan pada Hari Natal tahun lalu setelah penundaan berulang kali. Kontrol tanah menghabiskan waktu berbulan-bulan untuk menyelaraskan sistem 18-cermin yang rumit dengan sempurna sebelum instrumen mulai mendeteksi foton pertama di bulan Februari. ®