AI ajudará a estudar as primeiras imagens do Telescópio Espacial James Webb

Cientistas de todo o mundo estão se preparando para estudar as primeiras imagens tiradas pelo Telescópio Espacial James Webb, que serão lançadas em 12 de julho.

Alguns astrônomos estarão executando algoritmos de aprendizado de máquina nos dados para detectar e classificar galáxias no espaço profundo em um nível de detalhe nunca visto antes. Brant Robertson, professor de astrofísica da Universidade da Califórnia, em Santa Cruz, nos EUA, acredita que os encaixes do telescópio levarão a avanços isso nos ajudará a entender melhor como o universo se formou há cerca de 13.7 bilhões de anos.

“Os dados do JWST são empolgantes porque nos dão uma janela sem precedentes no universo infravermelho, com uma resolução com a qual apenas sonhamos até agora”, disse ele. O registro. Robertson ajudou a desenvolver Morfeu, um modelo de aprendizado de máquina treinado para se debruçar sobre pixels e escolher objetos borrados em forma de bolha do profundo abismo do espaço e determinar se essas estruturas são galáxias ou não e, em caso afirmativo, de que tipo.

O software será usado como parte do programa COSMOS-Webb, o maior e mais ambicioso projeto que o telescópio realizará em seu primeiro ano. Robertson e uma equipe de cerca de 50 pesquisadores pesquisarão meio milhão de galáxias de um pedaço do céu; eles estarão caçando as galáxias mais antigas e totalmente evoluídas para estudar como a matéria escura evoluiu ao longo do tempo, à medida que essas estruturas começaram a hospedar estrelas, e usar o software para automatizar esse processo.

Robertson e seus colegas atualizaram o Morpheus para se adaptar aos dados do JWST. “Agora integramos métodos de atenção que permitem que regiões maiores de imagens sejam classificadas por vez, o que resultou em uma aceleração de aproximadamente um fator de cem. O novo Morpheus pode classificar imagens maiores de forma mais rápida e confiável do que antes”, ele nos disse.

A versão mais recente do software também possui novos recursos de processamento de imagem, como a descombinação, que pode separar objetos astronômicos que parecem se sobrepor no céu, explicou ele. 

Essas habilidades serão úteis, pois o JWST fornece uma visão mais ampla e profunda do universo do que nunca, e cada imagem conterá mais estruturas que não podem ser estudadas manualmente a olho nu. Morpheus foi inicialmente treinado em 7,600 imagens de galáxias capturadas pelo Telescópio Espacial Hubble da NASA, e Robertson calcula que terá que ser treinado novamente para se adaptar melhor aos dados do JWST.

“Vamos tentar aplicar o Morpheus como está nos dados do JWST sem retreinar primeiro e verificar o desempenho de objetos em regiões do céu onde existem dados do Hubble e do JWST”, ele nos disse.

“É provável que precisemos treinar Morpheus com base nos dados do JWST, uma vez que os dados do JWST são mais vermelhos, se estendem por uma faixa mais ampla de comprimentos de onda e a função de propagação de pontos – basicamente como uma estrela se parece através da ótica do telescópio – difere do Hubble.”

Morpheus será executado no supercomputador da UC Santa Cruz luxo, o que é armado com 80 nós de computação somente CPU, cada um contendo dois processadores Intel Cascade Lake Xeon de 20 núcleos e 28 nós somente GPU contendo duas GPUs Nvidia V100 cada. “Uma vez que os dados estejam em mãos, executar o Morpheus em todas as imagens JWST levará apenas alguns dias no máximo em lux”, disse Robertson. 

O tão esperado telescópio de dez bilhões de dólares foi finalmente lançado no dia de Natal do ano passado, após repetidos atrasos. O controle de solo passou meses alinhando perfeitamente seu complexo sistema de 18 espelhos antes que o instrumento começasse a detectar sua primeiros fótons em fevereiro. ®