世界中の科学者は、12月XNUMX日にリリースされる予定のジェイムズウェッブ宇宙望遠鏡によって撮影された最初の画像を研究するために準備を進めています。
一部の天文学者は、データに対して機械学習アルゴリズムを実行して、これまでにない詳細レベルで深宇宙の銀河を検出および分類します。 米国のカリフォルニア大学サンタクルーズ校の天体物理学教授であるブラント・ロバートソンは、望遠鏡のスナップが ブレークスルー それは私たちが約13.7億年前に宇宙がどのように形成されたかをよりよく理解するのに役立ちます。
「JWSTデータは、これまで夢見ていた解像度で、赤外線宇宙に前例のないウィンドウを提供するため、エキサイティングです」と彼は語った。 登録。 ロバートソンは開発を助けました モルフェウス、ピクセルをポアリングし、宇宙の深淵からぼやけたブロブ型のオブジェクトを選び出し、これらの構造が銀河であるかどうか、もしそうなら、どのタイプであるかを判断するように訓練された機械学習モデル。
このソフトウェアは、望遠鏡が最初の年に着手する最大かつ最も野心的なプロジェクトであるCOSMOS-Webbプログラムの一部として使用されます。 ロバートソンと50人近くの研究者のチームは、空のパッチからXNUMX万個の銀河を調査します。 彼らは最も古い、完全に進化した銀河を探して、これらの構造が星をホストし始めたときに暗黒物質が時間とともにどのように進化したかを研究し、ソフトウェアを使用してこのプロセスを自動化します。
Robertsonと彼の同僚は、JWSTからのデータに適応するようにMorpheusを更新しました。 「現在、画像のより広い領域を一度に分類できるアテンションメソッドを統合しました。これにより、約XNUMX倍のスピードアップが実現しました。 新しいMorpheusは、以前よりも大きな画像をより速く、より確実に分類できます」と彼は私たちに語りました。
最新バージョンのソフトウェアには、空に重なっているように見える天体を分離できるデブレンディングなどの新しい画像処理機能もあります、と彼は説明しました。
これらの機能は、JWSTがこれまでになく広く深い宇宙のビューを提供し、各画像に肉眼では手動で調べることができないより多くの構造が含まれるため、便利です。 モーフィアスは当初、NASAのハッブル宇宙望遠鏡によって撮影された7,600の銀河画像で訓練されていましたが、ロバートソンは、JWSTからのデータによりよく適応するために再訓練する必要があると考えています。
「最初に再訓練せずにJWSTデータにそのままモーフィアスを適用し、ハッブルとJWSTの両方のデータが存在する空の領域のオブジェクトのパフォーマンスをチェックしようとします」と彼は私たちに語った。
「JWSTデータがより赤く、より広い波長範囲に広がり、点像分布関数（基本的に望遠鏡の光学系を通して星がどのように見えるか）がハッブルとは異なることを考えると、JWSTデータに基づいてモーフィアスを再訓練する必要があるでしょう。」
モーフィアスはカリフォルニア大学サンタクルーズ校のスーパーコンピューターで実行されます 贅沢ボタンの隣にある 武装した 80個のCPUのみの計算ノードにそれぞれ20つの28コアIntelCascadeLake Xeonプロセッサが含まれ、100個のGPUのみのノードにそれぞれXNUMXつのNvidiaVXNUMXGPUが含まれています。 「データが手元にあれば、すべてのJWST画像でMorpheusを実行すると、ルクスではせいぜい数日しかかかりません」とロバートソン氏は述べています。
待望の18億ドルの望遠鏡が、遅れを繰り返した後、昨年のクリスマスにようやく打ち上げられました。 地上管制は、機器がその検出を開始する前に、その複雑なXNUMXミラーシステムを完全に調整するのに数か月を費やしました 最初の光子 XNUMX月中。 ®
