Los investigadores han enseñado a la IA a clasificar decenas de miles de galaxias

Equipo de investigación formado principalmente por científicos del Observatorio Astronómico Nacional

Japón (NAOJ), aplicó la profundaentrenamiento, un tipo de IA, para clasificar galaxias en un gran conjunto de datos de imágenes adquiridas por el telescopio Subaru. Gracias a la alta sensibilidad, en las imágenes se detectaron 560.000 galaxias. Sería extremadamente difícil procesar visualmente esta gran cantidad de galaxias una por una con ojos humanos para su clasificación morfológica. La IA permitió al equipo completar el procesamiento sin intervención humana.

Observatorio Astronómico Nacional de Japón

Métodos de procesamiento automatizados paraLa extracción y evaluación de funciones mediante algoritmos de aprendizaje profundo se ha desarrollado rápidamente desde 2012. Ahora son generalmente superiores a los humanos en precisión y se utilizan para vehículos autónomos, cámaras de seguridad y muchas otras aplicaciones. El Dr. Ken-ichi Tadaki, profesor asociado del proyecto en NAOJ, sugirió la idea de que si la IA puede clasificar imágenes de gatos y perros, debería poder distinguir "galaxias con patrones espirales" de "galaxias sin patrones espirales". De hecho, utilizando datos de entrenamiento preparados por humanos, la IA ha clasificado con éxito la morfología de las galaxias con un 97,5% de precisión. Luego, al aplicar la IA entrenada al conjunto de datos completo, identificó espirales en unas 80.000 galaxias.

Ahora que esta técnica ha demostrado su eficaciaEn términos de eficiencia, se puede ampliar para clasificar galaxias en clases más detalladas entrenando la IA en función de un número significativo de ellas clasificadas por humanos. NAOJ actualmente dirige el proyecto de ciencia ciudadana Galaxy Cruise, en el que los ciudadanos estudian imágenes tomadas con el Telescopio Subaru, buscando características que indiquen que una galaxia está colisionando o fusionándose con otra galaxia.

El profesor asociado Masayuki Tanaka, consultor del proyecto Galaxy Cruise, tiene grandes esperanzas en el estudio de las galaxias utilizando inteligencia artificial.

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