전 세계 과학자들은 12월 XNUMX일 공개될 제임스 웹 우주망원경이 최초로 촬영한 사진을 연구하기 위해 준비하고 있다.
일부 천문학자들은 데이터에 대해 머신 러닝 알고리즘을 실행하여 이전에 볼 수 없었던 세부 수준으로 깊은 우주의 은하를 감지하고 분류할 것입니다. 미국 산타크루즈 캘리포니아 대학 천체물리학 교수인 브랜트 로버트슨(Brant Robertson)은 망원경의 스냅이 돌파구 그것은 우리가 우주가 약 13.7억 년 전에 어떻게 형성되었는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
"JWST 데이터는 우리가 지금까지 꿈꿔왔던 해상도로 적외선 우주에 대한 전례 없는 창을 제공하기 때문에 흥미진진합니다."라고 그는 말했습니다. 등록. 로버트슨은 개발을 도왔습니다 모르페우스, 픽셀을 자세히 살펴보고 우주의 깊은 심연에서 흐릿한 얼룩 모양의 물체를 선택하고 이러한 구조가 은하인지 아닌지, 그렇다면 어떤 유형인지 결정하도록 훈련된 기계 학습 모델입니다.
이 소프트웨어는 망원경이 첫 해에 착수할 가장 크고 가장 야심찬 프로젝트인 COSMOS-Webb 프로그램의 일부로 사용될 것입니다. Robertson과 거의 50명의 연구원으로 구성된 팀은 하늘의 한 부분에서 XNUMX만 개의 은하를 조사할 것입니다. 그들은 가장 오래되고 완전히 진화한 은하를 찾아 이 구조가 별을 호스팅하기 시작하면서 암흑 물질이 시간이 지남에 따라 어떻게 진화했는지 연구하고 소프트웨어를 사용하여 이 과정을 자동화할 것입니다.
Robertson과 그의 동료들은 JWST의 데이터에 적응하도록 Morpheus를 업데이트했습니다. “우리는 이제 한 번에 더 큰 영역의 이미지를 분류할 수 있는 주의 방법을 통합하여 대략 XNUMX분의 XNUMX의 속도 향상을 가져왔습니다. 새로운 Morpheus는 이전보다 더 큰 이미지를 더 빠르고 안정적으로 분류할 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
최신 버전의 소프트웨어에는 하늘에 겹치는 것처럼 보이는 천체를 분리할 수 있는 디블렌딩과 같은 새로운 이미지 처리 기능도 있다고 그는 설명했습니다.
JWST가 그 어느 때보다 더 넓고 깊은 우주의 관점을 제공하고 각 이미지에는 육안으로 수동으로 연구할 수 없는 더 많은 구조가 포함되므로 이러한 능력은 유용할 것입니다. Morpheus는 처음에 NASA의 허블 우주 망원경으로 촬영한 7,600개의 은하 이미지에 대해 훈련을 받았으며 Robertson은 JWST의 데이터에 더 잘 적응하려면 다시 훈련해야 한다고 생각합니다.
그는 "먼저 재훈련 없이 JWST 데이터에 모피어스를 그대로 적용하고 허블과 JWST 데이터가 모두 존재하는 하늘 영역에서 물체의 성능을 확인하려고 노력할 것"이라고 말했다.
"JWST 데이터가 더 붉고, 더 넓은 파장 범위로 확장되며, 기본적으로 망원경 광학을 통해 별이 보이는 것과 같은 점 확산 기능이 허블과 다르다는 점을 감안할 때 JWST 데이터를 기반으로 Morpheus를 재교육해야 할 것 같습니다."
Morpheus는 UC Santa Cruz의 슈퍼컴퓨터에서 실행됩니다. 사치어느입니다 무장한 각각 80개의 20코어 Intel Cascade Lake Xeon 프로세서를 포함하는 28개의 CPU 전용 컴퓨팅 노드와 각각 100개의 Nvidia VXNUMX GPU를 포함하는 XNUMX개의 GPU 전용 노드가 있습니다. "데이터가 확보되면 모든 JWST 이미지에서 Morpheus를 실행하는 데 lux에서 기껏해야 며칠 밖에 걸리지 않습니다."라고 Robertson은 말했습니다.
오랫동안 기다려온 18억 달러짜리 망원경이 거듭된 지연 끝에 작년 크리스마스에 마침내 출시되었습니다. 지상 관제사는 장비가 물체를 감지하기 시작하기 전에 복잡한 XNUMX개 거울 시스템을 완벽하게 정렬하는 데 몇 달을 보냈습니다. 첫 번째 광자 XNUMX월에. ®
