Tutkimusryhmä, joka koostuu pääasiassa National Astronomical Observatoryn tutkijoista
Japanin kansallinen tähtitieteellinen observatorio
Automaattiset käsittelymenetelmätFunktioiden poiminta ja arviointi syvän oppimisalgoritmien avulla on kehittynyt nopeasti vuodesta 2012 lähtien. Ne ovat nyt yleensä parempia kuin ihmiset tarkkuudessa ja niitä käytetään autonomisiin ajoneuvoihin, valvontakameroihin ja moniin muihin sovelluksiin. NAOJ: n projektin apulaisprofessori tohtori Ken-ichi Tadaki ehdotti ajatusta, että jos tekoäly pystyy luokittelemaan kissojen ja koirien kuvat, sen pitäisi pystyä erottamaan "spiraalimallit" galaksista "ilman spiraalimalleja". Ihmisen valmistamien harjoitustietojen avulla tekoäly on luokitellut onnistuneesti galaksien morfologian 97,5 prosentin tarkkuudella. Sitten, soveltamalla koulutettua tekoälyä koko aineistoon, hän tunnisti spiraalit noin 80 000 galaksissa.
Nyt tämä tekniikka on osoittanut tehokkuutensatehokkuutta, sitä voidaan laajentaa luokittelemaan galaksit yksityiskohtaisempiin luokkiin kouluttamalla tekoäly perustuen huomattavaan määrään ihmisten luokittelemia galakseja. NAOJ johtaa tällä hetkellä kansalaistiedeprojektia Galaxy Cruise, jossa kansalaiset tutkivat Subaru-teleskoopilla otettuja kuvia ja etsivät ominaisuuksia, jotka osoittavat galaksin törmäävän toiseen galaksiin tai sulautuvan yhteen toisen galaksin kanssa.
Galaxy Cruise -projektin konsultilla apulaisprofessori Masayuki Tanakalla on suuria toiveita galaksien tutkimisesta tekoälyn avulla.
Lue myös
Aarremetsästäjä löytää 3000-vuotias aarre Skotlannista
Perseids Meteor Shower - 2020: Mistä nähdä, mistä etsiä ja miten ottaa valokuva
Katso maailmankaikkeuden 3D-karttaa: se on koottu 20 vuoden ajan ja se on jo yllättänyt tutkijoita